Traditionella metoder för utvinningssammanfattning är starkt beroende av mänskliga konstruktioner. I detta arbete föreslår vi ett datadrivet tillvägagångssätt baserat på neurala nätverk och kontinuerliga meningsdrag. Vi utvecklar en allmän ram för sammanfattning av enstaka dokument som består av en hierarkisk dokumentkodare och en uppmärksamhetsbaserad utdragare. Denna arkitektur gör det möjligt för oss att utveckla olika klasser av sammanfattande modeller som kan extrahera meningar eller ord. Vi tränar våra modeller på stor skala corpora som innehåller hundratusentals dokument-sammanfattning par 1. Experimentella resultat på två summeringsdata visar att våra modeller får resultat jämförbara med den senaste tekniken utan tillgång till språklig annotering.
En annan extrahive summering modell föreslogs av Cheng och Lapata REF där de har behandlat enstaka dokument summering som en sekvens märkning uppgift med hjälp av en dokument kodare och uppmärksamhet-baserad extractor.
Neural Summarization by Extracting Sentences and Words
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}