Neural abstrakta sammanfattande modeller har lett till lovande resultat i att sammanfatta relativt korta dokument. Vi föreslår den första modellen för abstrakt sammanfattning av enstaka, längre formdokument (t.ex. forskningsdokument). Vårt tillvägagångssätt består av en ny hierarkisk kodare som modellerar ett dokuments diskursstruktur och en uppmärksam diskursmedveten dekoder för att generera sammanfattningen. Empiriska resultat på två storskaliga datauppsättningar av vetenskapliga artiklar visar att vår modell avsevärt överträffar toppmoderna modeller.
REF använder en hierarkisk kodare för att koda indata, parat med en diskurs-medveten avkodare.
A Discourse-Aware Attention Model for Abstractive Summarization of Long Documents
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}