Vi presenterar en ny strategi för problemet med automatisk textsammanfattning som kallas automatisk sammanfattning med hjälp av förstärkning Learning (ASRL) i detta dokument, som modellerar processen att bygga en sammanfattning inom ramen för förstärkning lärande och försök att optimera den givna poängfunktionen med den givna funktionen representation av en sammanfattning. Vi visar att metoden för att förstärka inlärningen kan anpassas till automatiska summering problem naturligt och enkelt, och andra summering tekniker, såsom mening kompression, kan lätt anpassas som åtgärder i ramen. De experimentella resultaten indikerade att ASRL var överlägsen den bäst presterande metoden i DUC2004 och jämförbar med den senaste ILP-metoden, i termer av ROUGE scores. Resultaten visade också att ASRL kan söka efter suboptimala lösningar effektivt under förhållanden för att effektivt välja funktioner och poängfunktionen.
Nyligen, ett relaterat problem med automatisk textsammanfattning har modellerats med hjälp av en förstärkning lärram genom REF.
Framework of Automatic Text Summarization Using Reinforcement Learning
{'venue': 'EMNLP', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}