Neurala sekvens-till-sekvens modeller har gett en livskraftig ny metod för abstrakt textsammanfattning (vilket innebär att de inte är begränsade till att helt enkelt välja och omgruppera passager från den ursprungliga texten). Dessa modeller har dock två brister: de kan komma att återge faktauppgifter felaktigt, och de tenderar att upprepa sig. I detta arbete föreslår vi en ny arkitektur som förstärker standardsekvens-till-sekvens uppmärksamhetsmodell på två ortogonala sätt. För det första använder vi ett hybridpekare-generator-nätverk som kan kopiera ord från källtexten via pekande, vilket underlättar korrekt reproduktion av information, samtidigt som förmågan att producera nya ord genom generatorn bibehålls. För det andra använder vi täckning för att hålla reda på vad som har sammanfattats, vilket avskräcker upprepningar. Vi tillämpar vår modell på CNN / Daily Mail summering uppgift, överträffar den nuvarande abstrakta state-of-the-art med minst 2 ROUGE poäng.
Ett arbete som nyligen föreslagits av See et al. REF där de förstärkte standardsekvens-till-sekvens uppmärksamhetsmodell på två ortogonala sätt.
Get To The Point: Summarization with Pointer-Generator Networks
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}