Abstraktiv sammanfattning syftar till att generera en kortare version av dokumentet som täcker alla framträdande punkter på ett kompakt och sammanhängande sätt. Å andra sidan belyser frågebaserad sammanfattning de punkter som är relevanta i samband med en given fråga. Paradigmet encodeattend-decode har uppnått anmärkningsvärd framgång i maskinöversättning, extraherande summering, dialogsystem, etc. Men det lider av nackdelen med generation av upprepade fraser. I detta arbete föreslår vi en modell för den frågebaserade sammanfattande uppgiften baserad på encode-attached-decode paradigm med två viktiga tillägg (i) en frågeuppmärksamhet modell (utöver dokumentuppmärksamhet modell) som lär sig att fokusera på olika delar av frågan vid olika tidpunkter (i stället för att använda en statisk representation för frågan) och (ii) en ny mångfald baserad uppmärksamhet modell som syftar till att lindra problemet med att upprepa fraser i sammanfattningen. För att möjliggöra testning av denna modell introducerar vi en ny frågebaserad summeringsdatauppsättning som bygger på debattpedia. Våra experiment visar att med dessa två tillägg den föreslagna modellen klart överträffar vanilj encode-attend-decode modeller med en vinst på 28% (absolut) i ROUGE-L poäng.
Under de senare stadierna av detta avhandlingsarbete föreslår REF en neural nätverksmodell för frågebaserad abstrakt sammanfattning, som har vissa likheter med den modell vi presenterar.
Diversity driven Attention Model for Query-based Abstractive Summarization
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}