May, 2018

基于语义表示的抽象摘要生成

PDF
TL;DR本文提出了一种新颖的抽象摘要框架，利用意义表示（AMR）的树库进行研究。在该框架中，源文本被解析为一组 AMR 图，该图被转换为摘要图，然后从摘要图生成文本。我们专注于图形到图形的转换，该转换将源语义图减少为摘要图，并利用现有的 AMR 解析器并假设最终可用 AMR-to-text 生成器。该框架具有数据驱动、可训练性和不特定于特定领域的特点。在金标准 AMR 注释和系统解析上进行的实验显示出有希望的结果。
发现论文，激发创造
  • 利用抽象意义表示的文本摘要

    研究了基于 Abstract Meaning Representation（AMR）的文本自动摘要方法，进行了全面的文本摘要流程探索，提出了一种 AMR 图的生成和基于此图的文本摘要生成方法，在 AMR 文本摘要任务上取得了最先进的结果，并指出了现有的文本摘要质量评估方法存在的问题。

    Jun, 2017

  • 多文档摘要的抽象意义表示

    本文研究将多篇文档进行内容归纳的可行性，并提出了使用 Abstract Meaning Representation（AMR）作为形式化内容表示的方法，通过将源文档压缩为 AMR 标准的摘要图，再将摘要图转换为一组摘要句子的表层实现步骤。实验结果表明，该方法具有良好的潜力，并描述了进一步研究的机会和挑战。

    Jun, 2018

  • 使用抽象意义表示导向神经语言生成进行摘要生成

    本文提出了通过 Abstract Meaning Representation (AMR) 结合神经语言生成模型的抽象摘要方案，使用源文档进行指导可以提高抽象摘要的质量，并在 ROUGE-2 测试中表现优异。

    Aug, 2018

  • AMR 摘要生成中文档图构建方法分析

    本文提出一种新方法用于合并 Meaning Representation 图，并评估其效果，同时应用了人工注释数据集用于衡量不同 node 合并策略与内容筛选方法的性能，结果显示该新方法优于之前的工作。

    Nov, 2021

  • 鲁棒子图生成改进抽象意义表示解析

    本文提出了一种新方法，通过文本段的转换来生成 AMR 子图，从而提高 AMR 的 parsing 效果，进而提高自然语言处理和机器翻译等领域的性能表现。

    Jun, 2015

  • 多句压缩与预算次模最大化的无监督抽象会议摘要

    我们提出了一种新颖的基于图形的框架，用于摘要会议演讲，完全不需要监督和任何注释。我们的工作结合了多种最近的方法的优点，同时解决了它们的弱点。此外，我们利用最近在 NLP 中应用的字嵌入和图形退化的进展，考虑外部语义知识，并设计了自定义的多样性和信息量度量。在 AMI 和 ICSI 语料库上的实验表明，我们的系统改进了现有技术水平。代码和数据可公开获取，我们的系统可以交互式测试。

    May, 2018

  • DocAMR: 多句 AMR 表示和评估

    本文介绍了一种简单的算法，可将超句级的共指标注转化为统一的图表达方式，避免了信息合并的信息损失和不协调的问题。通过改进 Smatch 度量方法，使其可以用于比较文档级别的图形，并用它来重新评估最佳发布的文档级 AMR 解析器，同时提供了一个将 AMR 解析器和共指消解系统相结合的管道方法，这为未来的研究提供了一个强大的基准。

    Dec, 2021

  • 神经 AMR: 序列到序列模型用于解析和生成

    使用数百万个未标记的句子和对 AMR 图的精心预处理，我们提出了一种新颖的训练过程，成功地解决了 AMR 中有限的标记数据和非顺序的图表征对序列到序列模型的限制。我们在 AMR 解析和生成任务上取得了竞争性结果，并得到了丰富的分析和证据表明序列基 AMR 模型对图表征的排序变化具有鲁棒性。

    Apr, 2017

  • 视觉语义分析：从图像到抽象意义表征

    本文提出了使用自然语言处理（NLP）中广泛使用的抽象意义表述（AMR）来建立更具有语言信息的图片抽象表述（称为视觉 AMR 图），并通过重复试验和分析表明，我们可以重用现有的文本到 AMR 分析器来分析图像到 AMRs 的转换。

    Oct, 2022

  • AMR 解析和生成的图形预训练

    本文研究了利用图形自监督训练来提高 PLMs 模型在 AMR 图结构上的结构意识； 它同时介绍了两种图形自编码策略，四个任务以及一个统一的框架来缩小预训练和微调任务之间的差距。实验结果表明了这种方法在 AMR 分析和 AMR-to-text 生成方面的优越性。

    Mar, 2022