Informationsval är den viktigaste komponenten i dokumentsammanfattningsuppgiften. I detta dokument föreslår vi att den grundläggande neurala kodning-avkodning ram med ett informations urval lager för att explicit modellera och optimera informations urvalsprocessen i abstrakt dokumentsammanfattning. Vårt informationssortiment består specifikt av två delar: gated global informationsfiltrering och lokalt meningsval. Onödig information i det ursprungliga dokumentet filtreras först globalt, sedan väljs framträdande meningar lokalt medan varje sammanfattande mening skapas i följd. För att optimera informationsvalsprocessen direkt importeras också fjärrövervakad utbildning som styrs av den gyllene sammanfattningen. Experimentella resultat visar att den explicita modellering och optimering av informationsvals processen förbättrar dokumentsammanfattning prestanda avsevärt, vilket gör det möjligt för vår modell att generera mer informativa och koncisa sammanfattningar, och därmed betydligt överträffa state-of-the-art neural abstraktive metoder.
REF lägger märke till behovet av ett uttryckligt val av information och de bygger upp ett gated globalt informationsfilter och en mekanism för att välja ut lokala meningar.
Improving Neural Abstractive Document Summarization with Explicit Information Selection Modeling
{'venue': 'EMNLP', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}