Abstractive Sentence Summarization genererar en kortare version av en viss mening samtidigt som man försöker bevara dess betydelse. Vi introducerar ett villkorligt återkommande neuralt nätverk (RNN) som genererar en sammanfattning av en ingång mening. Konditioneringen tillhandahålls av en ny konvolutionell uppmärksamhetsbaserad kodare som säkerställer att dekodern fokuserar på lämpliga inmatningsord vid varje steg av generationen. Vår modell bygger bara på inlärda funktioner och är enkel att träna i ett end-to-end mode på stora datamängder. Våra experiment visar att modellen betydligt överträffar den nyligen föreslagna toppmoderna metoden på Gigaword corpus samtidigt som den fungerar konkurrenskraftigt på den gemensamma uppgiften DUC-2004.
REF ersatte dekodern med ett återkommande neuralt nätverk (RNN).
Abstractive Sentence Summarization with Attentive Recurrent Neural Networks
{'venue': 'HLT-NAACL', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}