Samstämmighet spelar en avgörande roll när det gäller att ta fram en sammanfattning av hög kvalitet från ett dokument. Under de senaste åren, neurala extraktiva summering blir allt attraktivare. De flesta av dem bortser emellertid från att sammanfattningar är konsekventa när de utdrager meningar. Som ett försök att ta fram sammanhållna sammanfattningar föreslår vi en neural sammanhållningsmodell för att fånga de semantiska och syntaktiska koherensmönstren. Den föreslagna neurala konsekvensmodellen undanröjer behovet av funktionsteknik och kan tränas i ett end-to-end-mode med hjälp av omärkta data. Empiriska resultat visar att den föreslagna neurala konsekvensmodellen effektivt kan fånga kors-sentens konsekventa mönster. Med hjälp av den kombinerade utdatan från den neurala konsistensmodellen och ROUGE-paketet som belöning, designar vi en förstärkningsutbildningsmetod för att träna en föreslagen neural extractive summer som heter Förstärkt neural extractive Summarization (RNES) modell. RNES-modellen lär sig att optimera enhetligheten och den informativa betydelsen av sammanfattningen samtidigt. Experimentella resultat visar att de föreslagna RNES överträffar befintliga baslinjer och uppnår toppmoderna prestanda i termer av ROUGE på CNN/Daily Mail dataset. Den kvalitativa utvärderingen visar att sammanfattningarna från RNES är mer sammanhängande och läsbara.
Det senaste arbetet på detta ämne är REF, där författarna tränar en förstärkt neurala extraherande summering modell som kallas RNES som fångar kors-sentence konsekvens mönster.
Learning to Extract Coherent Summary via Deep Reinforcement Learning
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}