Nya neurala sekvens-till-sekvens modeller har visat betydande framsteg på kort text summering. När det gäller sammanfattningen av dokumenten lyckas de dock inte fånga upp den långsiktiga strukturen för både dokument och sammanfattningar av flera parter, vilket resulterar i informationsförlust och upprepningar. I detta dokument föreslår vi att man utnyttjar den strukturella informationen i båda dokumenten och sammanfattningar av flera parter för att förbättra dokumentsammanfattningens resultat. Specifikt importerar vi både strukturell-kompression och strukturell täckning legalisering i summeringsprocessen för att fånga informationen kompression och informationstäckning egenskaper, som är de två viktigaste strukturella egenskaper dokumentsammanfattning. Experimentella resultat visar att den strukturella regulariseringen förbättrar dokumentsammanfattningsprestandan avsevärt, vilket gör det möjligt för vår modell att generera mer informativa och koncisa sammanfattningar, och därmed betydligt överträffar state-of-the-art neural abstraktive metoder.
REF föreslår strukturkompression och täckning regularizers för att ge ett mål för neurala modeller för att generera koncis och informativt innehåll.
Improving Neural Abstractive Document Summarization with Structural Regularization
{'venue': 'EMNLP', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}