Befintliga modeller på öppen-domän kommentargenerering är svåra att träna, och de producerar repetitiva och ointressanta svar. Problemet beror på flera och motstridiga svar från en enda artikel, och på stelbenta metoder för hämtning. För att lösa detta problem föreslår vi en kombination av metoder för hämtning och generering. Vi föreslår en uppmärksam målskytt för att hämta informativa och relevanta kommentarer genom att utnyttja användargenererade data. Sedan använder vi sådana kommentarer, tillsammans med artikeln, som indata för en sekvens-till-sekvens-modell med kopieringsmekanism. Vi visar robustheten i vår modell och hur den kan lindra den ovannämnda frågan genom att använda en storskalig kommentargenerering dataset. Resultatet visar att den föreslagna generativa modellen avsevärt överträffar en stark baslinje som Seq2Seq med uppmärksamhet och informationsinsamlingsmodeller med cirka 27 respektive 30 BLEU-1 poäng.
REF kombinerar hämtnings- och genereringsmetoder baserade på användargenererade data för att hjälpa till att skapa kommentarer.
Learning Comment Generation by Leveraging User-Generated Data
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}