Oct, 2019

抽象化摘要中的句子融合分析

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TL;DR本文通过分析五种最新的摘要生成器生成的摘要句子，主要关注由多个文档句子融合形成的摘要句子，研究这些系统如何结合来自多个文档句子的信息。在评估员评估了这些汇总句子的语法性、忠实度和融合方法后，发现系统句子大多数是语法正确的，但往往不能忠实地保持原始文章的形式。
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发现论文，激发创造
  • 使用 Transformer 融合句子进行摘要学习

    本文探讨了利用 Transformers 中的点对点对应关系增强句子融合能力的算法，通过大量实验发现，建模句子之间的对应点对于有效的句子融合至关重要。

    Oct, 2020

  • 为抽象性摘要评分句子单个和句子对

    本研究旨在构建一个人类方法的框架，通过在统一空间中对单句和句对进行排名，以填补句子选择和融合的差距，支持通过压缩单句和融合句对来概括文献。在单篇和多篇文献总结数据集上开展广泛的实验，并报告了关于句子选择和抽象的发现。

    May, 2019

  • 抽象摘要中句子之间一致性点的理解

    本文介绍了一种利用文本连贯性理论中的对应点将文档中的句子融合成一篇连贯文本的方法，并创建了数据集以促进此技术的发展和测量。

    Jun, 2020

  • 抽象化摘要的联合解析与生成

    本文提出了一种新颖的神经网络架构用于抽象概括及句法解析的同时生成摘要，同时还描述了一种新颖的人工评估协议来评估摘要是否符合原始含义，经评估证明该方法在多个摘要数据集上与强基线相比表现出有竞争力的结果。

    Nov, 2019

  • 忠于原始：事实感知的神经网络抽象摘要

    提出了一种基于句法和信息提取的双重注意序列到序列框架，该框架旨在解决抽象汇总中存在的虚假事实问题，并使生成的汇总同时具有信息丰富性和语义准确性。

    Nov, 2017

  • 利用依存图融合进行抽象会议摘要

    本文介绍了一种基于整数线性规划的句子融合方法，用于从多个发言中提取重要内容生成摘要，并实验证明该方法能够生成比现有基准更为信息丰富的自动生成会议记录的摘要。

    Sep, 2016

  • 评估抽象文本摘要的事实一致性

    该研究提出了一种弱监督、基于模型的方法来验证摘要的事实一致性，并鉴别来源文献和生成的摘要之间的冲突。

    Oct, 2019

  • 提高抽象摘要的事实一致性

    文章提出了一种基于事实感知的自动摘要模型 FASum，通过图注意力来提取和整合摘要生成过程中的事实关系，并设计了一个名为 FC 的事实校正模型来自动纠正现有系统生成摘要中的事实错误。实证结果表明，基于事实感知的自动摘要可以生成具有更高事实一致性的抽象摘要，并且纠错模型通过只修改少量关键词就可以提高给定摘要的事实一致性。

    Mar, 2020

  • 通过控制无关句的混淆效应来提高抽象摘要的忠实度

    本文研究了文本自动摘要中的事实正确性问题，提出了减少混淆因素的多任务模型，并且实现了在 AnswerSumm 数据集上准确性和信实度均有提升。

    Dec, 2022

  • 通过问答提高摘要生成的事实一致性

    本文提出了一种解决摘要生成模型中可能存在错误信息的方法，策略包括评估指标度量、新型学习算法、人工评估等，并通过大量实验证明该方法对提高信息事实准确性和提高摘要整体质量都非常有效。

    May, 2021