Kopieringsmekanism visar effektivitet i sekvens-tosequence-baserade neurala nätverksmodeller för textgenerering uppgifter, såsom abstrakt mening summering och frågegenerering. Befintliga verk om modellering av kopierings- eller pekande mekanism tar dock endast hänsyn till ordkopiering från källfraserna. I detta dokument föreslår vi en ny kopieringsram, som heter Sequential Copying Networks (SeqCopyNet), som inte bara lär sig att kopiera enstaka ord, utan också kopierar sekvenser från inmatningsmeningen. Det utnyttjar pekarnätverken för att uttryckligen välja en subspann från källsidan till målsidan, och integrerar denna sekventiella kopieringsmekanism till genereringsprocessen i kodare-dekoder paradigm. Experiment på abstrakt mening summering och frågegenerering uppgifter visar att den föreslagna SeqCopyNet kan kopiera meningsfulla spännvidder och överträffar baslinjemodellerna.
Till exempel föreslog REF en sekventiell kopieringsmekanism för att uttryckligen välja ett delfält från passagen.
Sequential Copying Networks
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}