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extractive models
搜索结果 - 6
无监督摘要生成的最近趋势
本调查涵盖了用于无监督摘要的不同技术和模型，包括抽取式摘要、生成式摘要和混合模型，提出了一种分类方法，并讨论了当前的方法、一些数据集和评估方法。
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a year ago
EMNLP
他说她说：对话视角转换的风格转移
本文定义了一个新的风格转移任务：视角转换，展示了如何利用该任务提高对话纵观述和新闻摘要模型的性能。
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2 years ago
ACL
使用弱监督和稀疏数据的稳健对话状态跟踪
本文介绍了一个基于 attention mechanism 的迁移学习方法，适用于在训练过程中缺乏丰富人工标注数据的情况下训练 extractive DST 模型，通过两种新颖的输入级 dropout 方法来减轻样本稀疏性的负面影响。我们的
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2 years ago
自动摘要俄罗斯新闻的数据集
本文介绍了 Gazeta 数据集，它是用于俄语新闻报道的第一个自动文本摘要数据集，并对其进行了扩展性和抽象性模型的基准测试和评估。结果表明，该数据集适用于俄语文本摘要任务，并且预训练的 mBART 模型可用于俄语文本摘要。
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4 years ago
使用预训练编码器进行文本摘要
本研究展示了 BERT 如何在文本摘要中有用地应用，并提出了一种通用的框架，包括抽取式模型和生成式模型。在此框架下，我们引入了一种新的基于 BERT 的文档级编码器，该编码器能够表达文档的语义并获取其句子的表示，通过堆叠多个 Transfo
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5 years ago
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。
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6 years ago
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