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基于Transformer语言模型的抽取式与生成式神经文档摘要方法

Sandeep Subramanian Raymond Li Jonathan Pilault Christopher Pal

摘要

我们提出了一种用于生成超长文档(超过数千字)抽象摘要的神经抽象摘要方法。在生成摘要之前,我们引入了一个简单的抽取式预处理步骤,该步骤提取出文档中的关键信息,并将其作为条件输入,用于引导Transformer语言模型聚焦于相关上下文,从而生成摘要。实验表明,这一抽取式预处理步骤显著提升了摘要生成的效果。此外,相较于以往采用复制机制(copy mechanism)的方法,本方法在保持更高ROUGE得分的同时,能够生成更具抽象性的摘要。注:上述摘要并非由作者撰写,而是本论文所提出模型自动生成的结果。


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