textual data are commonly used as auxiliary information for modeling user
preference nowadays. While many prior works utilize user reviews for rating
prediction, few focus on top-n recommendation, and even few tr
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。