AAAIJan, 2019

通过引导注意力来提高指针网络的生成质量

PDF
TL;DR本文指出指针生成网络在生成摘要方面存在的提取性和事实准确性不足，并通过附加传统语言信息来纠正这些缺陷，以提高生成效果。
pointer generator networksabstractive summarizationextractive naturefactual inaccuracieslinguistic information
发现论文，激发创造
  • 利用指针生成网络进行摘要生成

    本文提出了一种新的架构，通过使用混合指针生成网络和覆盖机制以增强标准的序列到序列注意模型来解决神经序列到序列模型不精确复制信息和重复问题，该模型在 CNN/Daily Mail 摘要任务上表现优异。

    Apr, 2017

  • 概念指针网络用于抽象摘要生成

    本论文提出基于概念指针网络的抽象总结方法，使得生成的总结不仅保留了原文的关键信息，同时还生成了新的概念词汇来表达具体细节，而且采用了一种新颖的远程监督学习方法来优化训练模型。实验结果表明，该方法在 DUC-2004 和 Gigaword 数据集上显著优于多种最先进的模型。

    Oct, 2019

  • 指针生成网络：更抽象的摘要生成

    该研究提出了一种基于多头注意力机制、指针 dropout 和新的损失函数的方法，用于促进摘要的提取，同时保持类似 ROUGE 分数，实现了相对较高的新颖 N-gram 和句子生成率。

    Apr, 2019

  • 面向主题的指针生成网络用于口语对话摘要

    为了更好地总结对话内容，我们提出了一种基于主题感知结构的指针生成器模型，该模型在使用具有层次结构的主题信息进行适应的同时，在提取和生成方面展现了卓越的性能。

    Oct, 2019

  • 指点还是不指点：深入理解摘要生成器的文本改写技术

    本文研究了抽象神经摘要模型中常用的门控机制是如何控制摘要产生的抽象度和拷贝的提取性，并通过实验证明了这种机制在语法边界方面的应用。同时，也发现了抽象神经摘要模型目前缺乏生成都具备抽象和忠实性的释义所必需语义理解能力的问题。

    Jun, 2021

  • 基于神经网络的基于查询的抽象摘要生成

    本文提出了一种基于查询的文章摘要生成模型，使用新闻文章摘要数据集训练了指针生成模型，通过与参考摘要的相似度评估生成的摘要，结果表明可以构建类似于抽象式摘要的神经网络模型，使用查询生成有针对性的摘要。

    Dec, 2017

  • 基于神经网络的观点和论证摘要生成

    用基于注意力机制的神经网络模型，依据重要性进行采样的方法，生成更优于现有方法的电影评论和争论的摘要。

    Jun, 2016

  • 面向产品标题摘要的多源指针网络

    本文提出了一种面向移动设备的电子商务应用中产品标题摘要问题的处理方法 —— 多源指针网络。该方法通过新增知识编码器处理以下两个约束：不引入无关信息和保留关键信息。实验证明，该方法显著优于其他基线。实际在线业务部署通过点击率也得到了验证。

    Aug, 2018

  • 利用指针 GPT 的生物医学文本摘要的最佳路径

    通过使用指针网络替代原始 GPT 模型的注意力机制，研究发现指针 - GPT 模型在生物医学文本摘要中优于原始 GPT 模型，这对于电子病历系统来说是具有价值的重要补充，可以为临床医生提供更准确、更丰富的病历摘要信息，有可能在电子病历系统中开创一种新的模式并改变临床医生与病历交互方式。

    Mar, 2024

  • 基于神经注意力机制的摘要句子生成模型

    本文提出了一种基于数据驱动的、对抽象句子的局部关注模型进行生成式摘要的方法，通过训练大规模数据，该模型相比较于几种强基线模型在 DUC-2004 共享任务中表现了显著的性能提升。

    Sep, 2015