Neurala nätverksmodeller, baserade på den uppmärksammade encoder-dekoder-modellen, har god förmåga i abstrakt textsammanfattning. Dessa modeller är dock svåra att kontrollera i produktionsprocessen, vilket leder till brist på viktig information. Vi föreslår en vägledande generationsmodell som kombinerar utvinningsmetoden och abstraktionsmetoden. För det första får vi nyckelord från texten genom en utvinningsmodell. Sedan introducerar vi ett Key Information Guide Network (KIGN), som kodar nyckelorden till nyckelinformationsrepresentationen, för att vägleda processen för generering. Dessutom använder vi en prognos-guide mekanism, som kan få det långsiktiga värdet för framtida avkodning, för att ytterligare vägleda den sammanfattande generationen. Vi utvärderar vår modell på CNN/Daily Mail dataset. De experimentella resultaten visar att vår modell leder till betydande förbättringar.
Flera nyligen sammanställda modeller har utforskat arkitekturer som är dedikerade till val av innehåll; REF extrahera en uppsättning nyckelord från dokumentet för att vägleda summeringsprocessen.
Guiding Generation for Abstractive Text Summarization Based on Key Information Guide Network
{'venue': 'NAACL-HLT', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}