Autokodare komprimerar indata till en latent rymdrepresentation och rekonstruerar originaldata från representationen. Denna latenta representation är inte lätt att tolka av människor. I detta dokument föreslår vi att man utbildar en auto-kodare som kodar inmatad text i människoläsbara meningar, och att man därigenom uppnår en ouppklarad abstrakt sammanfattning. Auto-encodern består av en generator och en rekonstruerare. Generatorn kodar indatatexten i en kortare ordsekvens, och rekonstituatorn återvinner generatorns indata från generatorns utdata. För att göra generatorns utdata läsbara, begränsar en discriminator generatorns utdata till att likna människoskrivna meningar. Genom att ta generatorns utdata som sammanfattning av indatatexten, uppnås abstrakt sammanräkning utan dokument-sammanfattning par som träningsdata. Lovande resultat visas på både engelsk och kinesisk corpora.
Dessutom föreslog Wang och Lee REF att utbilda en generator för att generera korta texter, en dekoder för att rekonstruera indatatexten från den korta text som genereras av generatorn, samt en discriminator för att begränsa den korta texten till att vara läsbar för människor.
Learning to Encode Text as Human-Readable Summaries using Generative Adversarial Networks
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}