摘要

在本研究中，我们使用注意力机制编码器-解码器循环神经网络（Attentional Encoder-Decoder Recurrent Neural Networks）对抽象文本摘要进行建模，并展示了该模型在两个不同语料库上达到了最先进的性能。我们提出了一系列新颖的模型，旨在解决基本架构未能充分建模的摘要生成中的关键问题，如关键词建模、捕捉句子到单词的层次结构以及生成训练时罕见或未见过的单词。我们的研究表明，许多所提出的模型进一步提升了性能。此外，我们还提出了一个新的多句摘要数据集，并为后续研究建立了性能基准。