I detta dokument föreslår vi begreppet sammanfattning innan vi fastställer hur mycket en mening som är lämplig att välja ut till en sammanfattning utan att ta hänsyn till dess sammanhang. Annorlunda från tidigare arbete med hjälp av manuellt sammanställda dokumentoberoende funktioner, utvecklar vi ett nytt sammanfattande system som heter PriorSum, som tillämpar de förbättrade konvolutionella neurala nätverken för att fånga sammanfattningen tidigare funktioner som härrör från längdvariable fraser. Enligt ett regressionsramverk är de inlärda tidigare funktionerna sammansvetsade med dokumentberoende funktioner för rangordning av meningar. Experiment på DUC-riktmärkena visar att PriorSum kan upptäcka olika aspekter som stöder sammanfattningen tidigare och bättre än de senaste baslinjerna.
REF utvecklar ett nytt sammanfattande system som heter PriorSum, som tillämpar förbättrade konvolutionella neurala nätverk för att fånga sammanfattningen tidigare funktioner som härrör från längdvariable fraser.
Learning Summary Prior Representation for Extractive Summarization
{'venue': 'ACL', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}