Vi föreslår en end-to-end, domänoberoende neural encoder-aligner-dekoder modell för selektiv generering, d.v.s. den gemensamma uppgiften för innehållsval och ytförverkligande. Vår modell kodar först en fullständig uppsättning överbestämda databas händelser poster via en LSTM-baserade återkommande neurala nätverk, sedan använder en ny grov-till-fine-justerare för att identifiera den lilla delmängd av framträdande poster att prata om, och slutligen använder en dekoder för att generera fri-form beskrivningar av de anpassade, utvalda poster. Vår modell uppnår de bästa urvals- och generationsresultat som rapporterats hittills (med 59% relativ förbättring i generering) på riktmärket WEATHER-GOV dataset, trots att inga specialiserade funktioner eller språkliga resurser används. Med hjälp av en förbättrad k-nearest granne stråle filter hjälper ytterligare. Vi utför också en serie av ablationer och visualiseringar för att belysa bidragen från våra nyckelmodellkomponenter. Slutligen utvärderar vi hur allmängiltig vår modell är på ROBOCUP dataset, och får resultat som är konkurrenskraftiga med eller bättre än toppmoderna, trots att de är kraftigt datasvältade.
REF föreslog en neural encoder-aligner-dekoder modell som först kodar hela inmatningspost datauppsättningen sedan anpassningsmodulen utför innehållsvalet för dekoder för att generera utdatasammanfattning.
What to talk about and how? Selective Generation using LSTMs with Coarse-to-Fine Alignment
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}