Artikelkommentarer kan ge läsarna kompletterande yttranden och fakta, vilket ökar artiklarnas dragningskraft och engagemang. Därför är automatiskt kommentera är till hjälp för att förbättra aktiviteten i samhället, såsom online forum och nyhetswebbplatser. Tidigare arbete visar att utbildning ett automatiskt kommentarssystem kräver stora parallella corpora. Även om en del av artiklarna naturligt paras ihop med kommentarerna på vissa webbplatser, är de flesta artiklar och kommentarer oparade på Internet. För att fullt ut utnyttja de oparade data, vi helt ta bort behovet av parallella data och föreslå en ny oövervakad strategi för att träna en automatisk artikel kommentera modell, förlitar sig på ingenting annat än oparade artiklar och kommentarer. Vår modell är baserad på ett hämtningsbaserat kommentarsramverk, som använder nyheter för att hämta kommentarer baserade på likheten i sina ämnen. Ämnet representation erhålls från en neural variationsämne modell, som tränas på ett oövervakat sätt. Vi utvärderar vår modell på en nyhetskommentar dataset. Experiment visar att vårt föreslagna ämnesbaserade tillvägagångssätt avsevärt överträffar tidigare lexikonbaserade modeller. Modellen tjänar också på parad korpora och uppnår toppmoderna resultat under halvövervakade scenarier.
För att minska beroendet av stora parallella corpus utformade REF en oövervakad neural ämnesmodell baserad på hämtningsteknik.
Unsupervised Machine Commenting with Neural Variational Topic Model
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}