De flesta tidigare s.k. summeringssystem är helt och hållet beroende av källtexten för att generera sammanfattningar, som tenderar att fungera ostabilt. Inspirerad av den traditionella mallbaserade sammanfattningen föreslår detta dokument att använda befintliga sammanfattningar som mjuka mallar för att vägleda den andra modellen. I detta syfte använder vi en populär IR-plattform för att hämta korrekta sammanfattningar som kandidatmallar. Sedan utökar vi ramen för följande 2 seq för att gemensamt genomföra mallen Reranking och mallaware summering generation (Rewriting). Experiment visar att vår modell, när det gäller information, avsevärt överträffar de senaste metoderna, och även mjuka mallar själva visar hög konkurrenskraft. Dessutom förbättrar importen av högkvalitativa externa sammanfattningar stabiliteten och läsbarheten hos genererade sammanfattningar.
REF tillämpade denna metod på sammanfattning, där de använde befintliga sammanfattningar som mjuka mallar för att generera ny sammanfattning utan att modellera beroendet mellan prototypdokumentet, sammanfattningen och inmatningsdokumentet.
Retrieve, Rerank and Rewrite: Soft Template Based Neural Summarization
{'venue': 'ACL', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}