I detta dokument undersöker vi den meningssammanfattningsuppgift som ger en sammanfattning från en käll mening. Neurala sekvens-till-sekvens modeller har vunnit betydande framgång för denna uppgift, medan de flesta befintliga strategier bara fokuserar på att förbättra ordöverlappning mellan den genererade sammanfattningen och referensen, som ignorerar riktigheten, dvs. sammanfattningen bör inte innehålla felmeddelanden med avseende på källmeningen. Vi hävdar att korrekthet är ett nödvändigt krav för summeringssystem. Med tanke på att en korrekt sammanfattning är semantiskt inbegripen av källmeningen, införlivar vi inbegripen kunskap i abstrakta sammanfattande modeller. Vi föreslår en convenment-aware encoder under multi-task ram (dvs., summering generation och conventions erkännande) och en convenment-aware decoder genom convention Reward Augmented Maximum Likelihood (RAML) utbildning. Experimentella resultat visar att våra modeller avsevärt överträffar baslinjerna från informations- och korrekthetsaspekterna.
REF införlivade medbestämmande kunskap i summering genom att införa en inclusion-aware encoder-decoder modell för mening summering.
Ensure the Correctness of the Summary: Incorporate Entailment Knowledge into Abstractive Sentence Summarization
{'venue': 'COLING', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}