Sammanfattande dokument är uppgiften att producera en kortare version av ett dokument samtidigt som dess huvudsakliga informationsinnehåll bevaras. I denna uppsats konceptualiserar vi utvinningssammanfattning som en mening ranking uppgift och föreslår en ny träningsalgoritm som globalt optimerar ROUGE utvärdering metrisk genom en förstärkning lärande mål. Vi använder vår algoritm för att träna en neural summering modell på CNN och DailyMail dataset och visa experimentellt att det överträffar toppmoderna utvinnings- och abstraktiva system när de utvärderas automatiskt och av människor. Denna förordning träder i kraft den tjugonde dagen efter det att den har offentliggjorts i Europeiska unionens officiella tidning.
I ett annat tillvägagångssätt använder REF en förstärkande inlärningsmetod för att optimera den Rouge utvärderingen metrisk för textsammanfattning.
Ranking Sentences for Extractive Summarization with Reinforcement Learning
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}