sentence compression | BriefGPT

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ACLInstructCMP: 基于指令的大型语言模型实现句子压缩中的长度控制
传统句子压缩模型通常在考虑约束时面临能力限制，为弥补这一差距，我们提出了基于指令的压缩方法，利用大型语言模型的零 - shot 任务解决能力通过指令考虑长度约束。通过转换传统句子压缩数据集，我们发现目前的大型语言模型在控制压缩文本长度方面仍
PDF18 days ago
从冗长到简洁：关于自然语言处理技术驯服长句的系统文献综述
通过对长句子的问题进行调查，本文系统地回顾并分类了两种解决长句子问题的主要方法：句子压缩和句子拆分。文章指出，自 2005 年以来，对这一领域的兴趣呈增长趋势，尤其在 2017 年后增长明显。当前的研究主要以受监督的方法为主，但在弱监督和自
PDF7 months ago
使用增强学习对 Transformer 进行微调实现高效无监督句子压缩
本文利用强化学习和预训练变压器模型，将任务转化为二元序列标注，进一步优化无监督的句子压缩模型，提高推断效率。
PDF2 years ago
通过人类注视引导的神经注意力提高自然语言处理任务
我们提出了一种新型混合文本显著性模型 (TSM)，首次将阅读的认知模型和显式的人类注视监督相结合，将 TSM 的预测与人类注视的真实数据高度相关，并提出了一种新的联合建模方法，将 TSM 的预测集成到网络的注意层中，从而实现了人类注视引导的
PDF4 years ago
AAAI基于句法先导的注意力网络用于句子压缩
本文提出了一种基于 SLAHAN 的序列到序列 (Seq2Seq) 模型，在解码过程中明确跟踪依赖父 / 子词以及捕捉将来将被解码的重要词汇，进而解决了在压缩句子过程中生成不合语法的问题，同时在 Google 数据集上取得了最佳的保留标记
PDF4 years ago
EMNLP线性时间内的查询相关句子压缩
本文提出一种基于查询的句子压缩方法，通过在句子的依存语法分析中增长子图，构建长度和词汇受限制的压缩，并且相较于 ILP 方法，取得了 11 倍的实证加速效果，能够帮助查询应用程序提高用户体验。
PDF5 years ago
利用去噪自编码器进行无监督的句子压缩
本研究通过加入噪声的方式进行了一个摘要任务来训练去噪自编码器从而实现了在不需要配对的语料库的情况下进行句子压缩。使用标准文本摘要数据集的人类评估表明，我们的模型与基于监督学习的语法正确性和意义保留基准相当，不需要目标数据，我们的无监督模型已
PDF6 years ago
ACL一种基于句子压缩的框架用于查询焦点的多文档摘要
本文提出了一个基于句子压缩技术的任务框架，通过基于解析树的一系列学习模型，设计一种创新的 Beam Search 解码器来高效地找到高概率压缩结果，将语言学动机和查询相关性融入压缩过程中，并在多项指标上显著优于最先进的系统，包括在 DUC
PDF8 years ago
ACL通过学习预测凝视来提高句子压缩
本文介绍了利用注视数据语料库来改进句子压缩模型的方法，并且提出了一种基于多层 LSTM 的新型多任务学习算法，其性能与最先进的方法相当或更好。
PDF8 years ago
全局归一化的转移依存神经网络
本文介绍了一种全局归一化过渡式神经网络模型，其实现了最新的词性标注、依存分析和句子压缩结果，并探讨了全局与局部归一化的重要性。
PDF8 years ago
树转录的句子压缩
该论文提出了一种基于同步树替换语法的树到树转导方法，可以自然地捕捉结构不匹配。论文还介绍了在此框架中解码的算法，并展示了如何在大间隔框架内进行有区别性的训练，实验结果表明，该模型在句子压缩方面取得了显著的改进。
PDF10 years ago