Most current extractive summarization models generate summaries by selecting
salient sentences. However, one of the problems with sentence-level extractive
summarization is that there exists a gap between the human-written gold summary
and the oracle sentence labels. In this paper, we
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。