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低资源神经标题生成
我们提出了新的预训练方法，以提高对于小型数据集的神经标题生成模型的质量，这些方法使所有模型参数均能够被预训练并利用所有可用的文本，相比较而言模型困惑度与 ROUGE 评估指标表现提升了 32.4％和 2.84 分。
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7 years ago
重温科技论文摘要评估
本篇论文专门研究了用于科技文章摘要的评估度量，对 ROUGE 的效果进行广泛分析，发现 ROUGE 不太可靠，提出了 SERA 作为科技文章摘要评估的一种有效指标。
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8 years ago
循环神经网络中的序列级别训练
提出了一种新的序列级训练算法，使自然语言处理应用程序使用的语言模型在生成文本时更加强大和高效。这种方法能够直接优化在测试期间使用的指标，并且在三个不同的任务中，我们的方法优于其他几种基准方法。同时，在其他基准方法使用波束搜索时，我们的方法也
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9 years ago
EMNLP
利用词嵌入进行 ROUGE 更好的摘要评估
本文探讨了借助 Word Embedding 计算摘要中的语义相似度来代替传统的基于词汇重叠度的 ROUGE 自动评估方法存在的偏差，实验结果显示该方法比传统方法更能准确地与人工评估结果相符。
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9 years ago
段落和文档的分层神经自编码器
该论文探索了自然语言生成的一项重要任务，并通过训练 LSTM 自动编码器来实现对多句段落的保留和重构，评估结果表明神经模型能够以一种保存句法、语义和语篇连贯性的方式对文本进行编码。
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9 years ago
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