I detta dokument föreslår vi en kontradiktorisk process för abstrakt textsammanfattning, där vi samtidigt tränar en generativ modell G och en discriminativ modell D. I synnerhet bygger vi generatorn G som ett medel för att förstärka lärandet, som tar den råa texten som ingång och förutspår den abstrakta sammanfattningen. Vi bygger också en discriminator som försöker skilja den genererade sammanfattningen från faktasammanfattningen. Omfattande experiment visar att vår modell uppnår konkurrenskraftiga ROUGE-resultat med de senaste metoderna på CNN/Daily Mail dataset. Kvalitativt visar vi att vår modell kan generera mer abstrakta, läsbara och mångsidiga sammanfattningar 1.
REF föreslog en kontradiktorisk process för abstrakt textsammanfattning, där generatorn är byggd som ett medel för att förstärka lärandet.
Generative Adversarial Network for Abstractive Text Summarization
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}