Distribuerad representation lärd med neurala nätverk har nyligen visat sig vara effektiv i att modellera naturliga språk vid fina granulariteter såsom ord, fraser, och även meningar. Om och hur ett sådant tillvägagångssätt kan utvidgas för att hjälpa modell större spännvidder av text, t.ex. dokument, är spännande, och ytterligare utredning skulle fortfarande vara önskvärt. Detta dokument syftar till att förbättra neurala nätverk modeller för ett sådant ändamål. Ett typiskt problem med dokument-nivå modellering är automatisk sammanfattning, som syftar till att modellera dokument för att generera sammanfattningar. I detta dokument föreslår vi neurala modeller för att träna datorer inte bara för att uppmärksamma specifika regioner och innehåll i inmatningsdokument med uppmärksamhet modeller, men också distrahera dem att passera mellan olika innehåll i ett dokument för att bättre förstå den övergripande betydelsen för summering. Utan några funktioner utbildar vi modellerna på två stora datauppsättningar. Modellerna uppnår den toppmoderna prestandan, och de drar stor nytta av distraktionsmodellering, särskilt när inmatningsdokumenten är långa.
Slutligen föreslogs distraktionsmodeller för att göra det möjligt för modeller att passera textinnehållet och förstå den övergripande betydelsen REF.
Distraction-Based Neural Networks for Document Summarization
{'venue': 'IJCAI, 2016', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}