ACLJun, 2020

抽象摘要中句子之间一致性点的理解

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TL;DR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。
sentence fusiontext cohesion theorypoints of correspondenceabstractive summarizerscoreference resolution
发现论文，激发创造
  • 抽象化摘要中的句子融合分析

    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。

    Oct, 2019

  • 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

  • 抽象摘要的来源识别

    通过分析源句子，我们研究了神经生成摘要模型是如何将源信息转化为摘要的，包括对参考摘要和 PEGASUS 生成的系统摘要进行源句子注释，并比较了多种自动源句子检测方法以建立强大基线模型。实验结果表明，对于高度抽象的摘要，基于困惑度的方法表现良好，而基于相似度的方法在相对抽取性的摘要中表现稳健。

    Feb, 2024

  • 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

  • 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

  • 保持团结：通过模拟人类记忆在摘要中强化连贯性

    通过使用词汇链来保持主题的连贯性，同时控制信息性和冗余，我们能够提取高连贯性的摘要，这些摘要对人类读者来说既具有信息性，又不冗长。

    Feb, 2024

  • 基于短语选择与合并的抽象化多文档摘要

    我们提出了一种基于抽象的多文档摘要框架，可以通过探索比句子更细粒度的句法单元（即名词 / 动词短语）来构建新的句子。与现有的基于抽象的方法不同，我们的方法首先构建了一个由输入文档中的短语表示的概念和事实池。然后通过选择和合并信息短语生成新的句子，以最大化短语的显著性并同时满足句子构造约束。我们采用整数线性优化来同时进行短语选择和合并，以实现摘要的全局最优解。在基准数据集 TAC 2011 上进行的实验结果表明，我们的框架在自动金字塔评估度量标准下优于最先进的模型，并在手动语言质量评估上取得了相当好的结果。

    Jun, 2015

  • 自动文档摘要的词语和短语对齐

    本文主要探讨了目前单文档自动摘要所采用的句子提取和基于词袋模型的标题生成算法的不足，并提出了一种基于词语和短语对齐技术的自动化摘要算法。通过实验结果表明，该模型能够在 <文档，摘要> 数据集中可靠地识别单词和短语的对齐。

    Jul, 2009

  • 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