EMNLPOct, 2019

概念指针网络用于抽象摘要生成

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TL;DR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。
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

  • 通过引导注意力来提高指针网络的生成质量

    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。

    Jan, 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

  • 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

  • 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

  • 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

  • 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

  • 文本摘要中的抽象化改进

    提出使用上下文相关网络和预训练的语言模型来提高抽象文本摘要的生成水平和使用新颖度度量来优化生成的摘要，从而实现比现有方法更高水平的摘要生成。

    Aug, 2018

  • 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

  • 针对长篇叙述的简单有效的课程指针生成网络用于阅读理解

    本研究提出基于课程学习和指针 - 生成框架的阅读理解解决方案，通过分解对齐关系和使用块级自注意力进行推理的方式构建多样化的训练样本，大幅提高了基准测试的表现水平。

    May, 2019