ACLApr, 2020

异质图神经网络用于文档摘要提取

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TL;DR本文介绍了一种异构图神经网络 (HeterSumGraph) 用于信息抽取式文档摘要的任务中，该网络结构包含不同粒度级别的语义节点，这些额外的节点作为句子之间的中介，丰富交叉句关系，同时我们的图结构在自然扩展从单个文档设置到 多文档，引入文档节点。该方法是第一次在基于图的神经网络中引入不同类型的节点进行信息抽取式文档摘要，并进行了全面的定性分析以探究其优劣。
发现论文，激发创造
  • 面向抽取式文本摘要的多路复用图神经网络

    我们提出了一种 Multi-GCN 模型来解决文本摘要中的问题，该模型结合了句子和词语之间的不同类型关系，并根据此模型提出了一个 Multi-GraS 模型进行提取性文本摘要。

    Aug, 2021

  • 基于异构图嵌入的无监督中文摘要提取

    本文提出了首个基于异构图嵌入的无监督抽取式摘要方法，构造异构文本图以捕捉不同粒度的交互，并取得了在三个摘要数据集上的一致优异结果。

    Nov, 2022

  • 一种利用实体引导的，采用关系异构图神经网络的文本摘要框架

    本篇论文提出了一种基于实体的文本摘要方法，采用实体构建句子 - 实体图，连接知识图谱和图神经网络实现摘要，提高了提取式和生成式基线的性能。

    Feb, 2023

  • 利用主题感知图神经网络增强抽取式文本摘要

    本文提出了基于图神经网络（GNN）的抽取式摘要模型，并整合了深度神经主题模型（NTM）来发现潜在主题，从而提供句子选择的文档级特征，实验结果表明，我们的模型在 CNN/DM 和 NYT 数据集上取得了最先进的结果，在由较长文档组成的科学论文数据集上也明显优于现有方法，进一步研究表明，主题信息可以帮助模型从整个文档中预先选择凸显内容，因此能够有效地摘要长文档。

    Oct, 2020

  • 由潜在分层文档结构引导的抽象摘要

    提出使用层次感知图神经网络（HierGNN）实现文档结构层次分析的自动摘要模型，在 CNN / DM 和 XSum 数据集上分别取得了平均 ROUGE-1/2/L 为 0.55 和 0.75，在人工评估中也证明了其比基线具有更高的内容相关性和较少的冗余。

    Nov, 2022

  • 全球与本地级科技文档摘要的分层注意图

    我们提出了 HAESum，一种利用图神经网络在基于分层话语结构的文档中进行局部和全局建模的新方法。通过使用局部异构图来学习句内关系，然后引入一种新颖的超图自注意层以进一步增强句间高阶关系的表征，在两个基准数据集上验证了我们的方法，实验结果表明考虑分层结构在建模长篇科技文档中的重要性以及 HAESum 的有效性。

    May, 2024

  • 引用图增强的科学论文摘要提取

    本文研究了使用引文图来提高科学论文摘要生成的质量，提出了两种方法：为任务提供简单而低成本的多粒度无监督摘要生成方法 (MUS)，以及对大量标记数据具有更准确结果的基于图的监督摘要方法 (GSS)，并在公共基准数据集上进行了实验验证以证明方法的有效性。

    Dec, 2022

  • 基于图神经网络的多文档摘要

    本文提出了一种神经多文档自动摘要（MDS）系统，该系统采用句子关系图，利用图卷积网络（GCN）在关系图上执行多层次传播，从而生成高层次的句子特征并进行重要性评估，然后采用贪婪启发式方法提取显著句子。通过在 DUC 2004 上的实验，证明了结合句子关系和深度神经网络表征的优势。该模型优于传统的基于图的提取式方法和不包含图的基础 GRU 序列模型，并且在多文档自动摘要系统方面表现出了竞争力。

    Jun, 2017

  • 一个语义分层图神经网络用于文本分类

    本文研究了基于图神经网络的文本分类任务，提出了一种新的分层图神经网络模型（HieGNN），其在词级别、句子级别和文档级别分别提取相应的信息。实验结果表明与几个基准方法相比，我们的模型能够从样本中获得更多有用的分类信息。

    Sep, 2022

  • 科学文献摘要的对比分层话语图

    本文提出了 CHANGES，一种对比层次图神经网络，用于科学论文自动摘要。CHANGES 使用分层对话图表示科学论文，并通过专门设计的分层图信息聚合学习有效的句子表示。我们还提出了图对比学习模块，以学习全局主题感知的句子表示。在 PubMed 和 arXiv 基准数据集上的广泛实验证明了 CHANGES 的有效性以及捕捉分层结构信息在科学论文建模中的重要性。

    May, 2023