Naturlig språkgenerering av sammanhängande långa texter som stycken eller längre dokument är ett utmanande problem för återkommande nätverksmodeller. I denna uppsats utforskar vi ett viktigt steg mot denna generations uppgift: att träna en LSTM (Long Short term memory) auto-encoder för att bevara och rekonstruera multi-sentence stycken. Vi introducerar en LSTM-modell som hierarkiskt bygger en inbäddning för ett stycke från inbäddningar för meningar och ord, sedan avkodar detta inbäddande för att rekonstruera det ursprungliga stycket. Vi utvärderar det rekonstruerade stycket med hjälp av standardmått som ROUGE och Entity Grid, som visar att neurala modeller kan koda texter på ett sätt som bevarar syntaktik, semantik och diskurskonsistens. Medan bara ett första steg mot att generera sammanhängande textenheter från neurala modeller, vårt arbete har potential att avsevärt påverka naturlig språkgenerering och summering 1.
Löjtnant m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m för m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m. använde en hierarkisk LSTM auto-encoder för att bevara och rekonstruera multi-sentence punkter REF.
A Hierarchical Neural Autoencoder for Paragraphs and Documents
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}