ABSTRACT Med utvecklingen av återkommande neurala nätverk (RNN), olika naturliga språkgeneration (NLG) uppgifter har blomstrat under de senaste åren, såsom svarsgenerering i samtal och poesi generation. En automatisk generation av nyhetskommentarer är dock en ny, utmanande och inte välstuderad uppgift i NLG. Denna uppgift skiljer sig från andra NLG-uppgifter och kräver den kontextuella relevansen mellan kommentarer och nyheter. Dessutom behöver vi generera diversifierade kommentarer, eftersom olika människor vanligtvis har olika åsikter om samma nyheter i den verkliga världen. I detta dokument föreslår vi en gated uppmärksamhet neurala nätverk modell (GANN) för att generera nyheter kommentarer. För att ta itu med problemet med kontextuell relevans introducerar vi den instängda uppmärksamhetsmekanismen för att använda nyhetssammanhang på ett självanpassat och selektivt sätt. För att säkerställa mångfalden av kommentarer använder vi slumpmässigt urval och relevanskontroll för att generera kommentarer med olika ämnen och grad av relevans. Dessutom använder vi generativa kontradiktoriska nät för att förbättra GANN. Automatisk utvärdering med perplexitet poäng visar att GANN överträffar de befintliga kommentargenereringsmetoder. Mänsklig utvärdering visar att de frambragta nyheternas kommentarer är nära mänskliga kommentarer. INDEX TERMS Återkommande neurala nätverk, naturligt språk generation, naturligt språk bearbetning, artificiell intelligens.
Generativ modell: REF införde en gated uppmärksamhet neural-baserad generation modell för att ta itu med problemet med kontextuell relevans genom att välja nyheter sammanhang.
Automatic Generation of News Comments Based on Gated Attention Neural Networks
{'venue': 'IEEE Access', 'journal': 'IEEE Access', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}