AAAINov, 2019

抽象摘要中的逐字复制数量控制

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TL;DR通过学习自单一人类摘要信息，我们提出了一种神经网络摘要模型，该模型可以生成从纯粹提取式到高度生成式的多种摘要假设，并在控制文本复制的同时实现训练和解码阶段内的控制，从而实现了竞争性的结果。
neural summarizationtext abstractionlanguage modelingcontrol over copyingcompetitive results
发现论文，激发创造
  • 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

  • 可控抽象摘要

    本文提出了一种神经摘要模型，能够通过简单而有效的机制实现用户对文本长度、风格、感兴趣的实体等高级属性的控制，以生成符合用户需求的高质量摘要，并在 CNN-Dailymail 数据集上优于现有的自动化系统和人工评价。

    Nov, 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

  • 通过摘要原型引导的长度可控抽象摘要

    本文提出了一种新的长度可控的抽象汇总模型，与以往仅根据编码器 - 解码器模型生成一篇总结不同，我们的模型在编码器 - 解码器模型中结合了单词级别的抽取模块，通过提取重要的词来控制长度，生成了一个同时具有信息和长度控制的汇总。

    Jan, 2020

  • 神经抽象摘要方法调查及其摘要的事实一致性

    自动摘要是计算机缩短文本数据的过程，以创建一个表示原始文本中最重要的信息的子集 (摘要)。现有的摘要方法大致可以分为两类：抽取式和生成式，前者会从源文档中显式选择文本片段 (单词，短语，句子等) ，而后者则会生成新的文本片段来传达源文件中最突出的概念。

    Apr, 2022

  • 一种新的从容提取摘要的方法

    本研究提出一种新方法，通过生成多个变体的目标摘要，这些摘要具有不同的内容和不同的长度，并根据用户的需要进行评分和选择，该方法可用于控制摘要长度，从而实现最佳的信息概括，保证真实性并确保流畅。

    Apr, 2021

  • 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

  • 论抽象化摘要中的忠实度与客观性

    分析了神经文本生成模型在抽象文档摘要生成方面的局限性，并发现这些模型非常容易产生虚假内容。人类评估显示，预训练模型生成的摘要不仅在原始度量标准（即 ROUGE）方面更好，而且在生成忠实和真实摘要方面也更好，文本蕴含度量更好地相关于忠实度，有可能成为自动评估度量标准以及训练和解码标准的前景。

    May, 2020

  • 基於 Transformer 語言模型的抽取式和生成式神經文件摘要

    本文采用神经抽象总结的方法来产生长文档的抽象总结，该方法使用一个简单的抽取步骤来生成一个摘要，然后将其用作相关信息的转换器语言模型的条件，然后生成一个摘要。我们展示了这个抽取步骤显著地改善了总结结果，而且这种方法产生的抽象总结比以前采用复制机制的工作能够实现更高的浸润得分。

    Sep, 2019

  • 基于神经网络的摘要生成方法调研

    本文综述了近期在基于神经网络的自动文本摘要中的十种最先进的神经网络模型，其中包括五种生成式模型和五种抽取式模型，并讨论了应用于摘要任务的相关技术和未来研究的有前途的方向。

    Mar, 2018