Abstraktiv sammanfattning är det yttersta målet för dokumentsammanfattning forskning, men tidigare är det mindre utredd på grund av omogenitet av textgenerering tekniker. Nyligen har imponerande framsteg gjorts till abstrakt mening summering med hjälp av neurala modeller. Tyvärr är försök till abstrakt dokumentsammanfattning fortfarande i ett primitivt stadium, och utvärderingsresultaten är värre än utvinningsmetoder på referensdatauppsättningar. I detta dokument granskar vi svårigheterna med sammanfattning av neurala abstrakta dokument och föreslår en ny grafbaserad uppmärksamhetsmekanism inom ramen för sekvens-till-sekvens. Intuitionen är att ta itu med summeringens betydelsefaktor, som har förbisetts av tidigare verk. Experimentella resultat visar att vår modell kan uppnå betydande förbättringar jämfört med tidigare neurala abstraktiva modeller. Den datadrivna neurala abstraktionsmetoden är också konkurrenskraftig med toppmoderna utvinningsmetoder.
REF är den mest relevanta metoden för vårt arbete, som använder en grafbaserad uppmärksamhetsmekanism i sekvens-till-sekvens ramverket för abstrakt dokumentsammanfattning.
Abstractive Document Summarization with a Graph-Based Attentional Neural Model
{'venue': 'ACL', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}