Vi presenterar ett utbildningsramverk för neural abstrakt summering baserad på skådespelare-kritiska metoder från förstärkning lärande. I de traditionella neurala nätverk baserade metoder, målet är bara att maximera sannolikheten för de förutsagda sammanfattningar, inga andra bedömning begränsningar beaktas, som kan generera låg kvalitet sammanfattningar eller till och med felaktiga meningar. För att lindra detta problem använder vi en aktörskritisk ram för att förbättra utbildningsförfarandet. För skådespelaren använder vi den typiska uppmärksamhetsbaserade sekvens-till-sekvens-ramen (seq2seq) som policynätverk för sammanfattande generering. För kritikern kombinerar vi den maximala sannolikheten estimator med en väl utformad global sammanfattning kvalitet estimator som är en neural nätverk baserad binär klassificerare som syftar till att göra de genererade sammanfattningar oskiljaktiga från de människoskrivna. Policy gradient metod används för att genomföra parameter lärande. En omväxlande utbildningsstrategi föreslås för att leda den gemensamma utbildningen av skådespelare och kritiker modeller. Omfattande experiment på vissa referensdatauppsättningar på olika språk visar att vårt ramverk förbättrar de senaste metoderna.
REF använder en global sammanfattning kvalitetsskattning som är en binär klassificerare som syftar till att göra de genererade sammanfattningarna oskiljaktiga från de människoskrivna.
Actor-Critic based Training Framework for Abstractive Summarization
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}