Query Focused Summarization (QFS) har oftast behandlats med utvinningsmetoder. Sådana metoder ger emellertid upphov till en text som är bristfälligt sammanhållen. Vi undersöker hur abstrakta metoder kan tillämpas på QFS, för att övervinna sådana begränsningar. Den senaste utvecklingen i neural-attention baserade sekvens-till-sekvens modeller har lett till state-of-the-art resultat på uppgiften att abstrakta generiska enstaka dokument sammanfattning. Sådana modeller tränas i slutet till slutet metod på stora mängder träningsdata. Vi tar upp tre aspekter för att göra abstrakt sammanfattning tillämplig på QFS: (a) eftersom det inte finns några träningsdata, vi införlivar frågerelevans i en förtränad abstraktiv modell; (b) eftersom befintliga abstrakta modeller tränas i en enda dokumentmiljö, utformar vi en itererad metod för att inbädda abstrakta modeller i flerdokumentskravet i QFS; (c) de abstrakta modeller vi anpassar tränas för att generera text av specifik längd (ca 100 ord), medan vi strävar efter att generera produktion av en annan storlek (ca 250 ord); vi utformar ett sätt att anpassa målstorleken på de genererade sammanfattningarna till en given storlekskvot. Vi jämför vår metod (Relevans Känslig Uppmärksamhet för QFS) med utvinningsbaslinjer och med olika sätt att kombinera abstrakta modeller på DUC QFS-dataseten och uppvisa solida förbättringar av ROUGE-prestanda.
REF införlivar frågerelevans i standardsekvens-till-sekvens-modeller.
Query Focused Abstractive Summarization: Incorporating Query Relevance, Multi-Document Coverage, and Summary Length Constraints into seq2seq Models
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}