Vi föreslår ett nytt ramverk för abstrakt textsammanfattning baserad på en sekvens-till-sekvens-orienterad koddecoder-modell utrustad med en djup återkommande generativ dekoder (DRGN). Latent struktur information underförstått i målsammanfattningar är inlärd baserat på en återkommande latent slumpmässig modell för att förbättra summering kvalitet. Neural variationsinferens används för att ta itu med den intracterbara bakre inferensen för de återkommande latenta variablerna. Abstraktiva sammanfattningar genereras utifrån både de generativa latenta variablerna och de diskriminativa deterministiska tillstånden. Omfattande experiment på vissa referensdatauppsättningar på olika språk visar att DRGN uppnår förbättringar jämfört med de senaste metoderna.
DRGD designad av REF är en följande 2seq-orienterad modell utrustad med djup återkommande generativ dekoder.
Deep Recurrent Generative Decoder for Abstractive Text Summarization
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}