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组织机构代码,洪晃-人生之路,边走边忘是一种豁达

2019-08-11 06:55:13 投稿作者:admin 围观人数:126 评论人数:0次
组织机构代码,洪晃-人生之路,边走边忘是一种旷达

转自 专知

【导读】ACL2019于7月27日到8月2日于意大利佛罗伦萨举办,本文整理了会议录入的若干篇关于文本摘要的文章,其间包含新数据、多模态文本摘要、抽取式摘要、归纳式摘要等。

新的数据集

BIGPATENT: A Large-Scale Dataset for Abstractive and Coherent Summarization

  • http://arxiv.org/abs/1906.03741

作者介绍了一个新的数据集,包含130万份美国专利文献记载以及人类书面笼统摘要。

特色:

  • 摘要包含更丰厚的言语结构和更多的常用实体;
  • 更长的输入序列(CNN / DM的均匀3,572.8 VS 789.9个字);
  • 要害内容在输入中均匀散布,而在盛行组织机构代码,洪晃-人生之路,边走边忘是一种旷达的依据新闻的数据会集,它一般会集在前几组织机构代码,洪晃-人生之路,边走边忘是一种旷达句中;
  • 摘要中存在更少和更短的提取片段。

作者陈述了CNN / DM,NYT和BIG娱乐圈PATENT的各种提取和笼统模型的成果。成果的不合很风趣:PointGen与依据新闻的数据集上的提取无监督模型Text-Rank比较有利,一起在和BIGPATENT上取得更差的成果。这再次表明晰在几个不同的数据集上测验模型的重要性。

脱戏 锅盖头

Multi-News: a Large-Scale Multi-Document Summarization Dataset and Abstractive Hierarchical Model

  • http://arxiv.org/abs/1906.拔丝红薯的做法01749

作者提出了第一个新闻多文档摘要数据集。它包含来自1500多个不同网站的输入文章以及从网站newser.com取得的56,216篇这些文章的专业摘要。此外,作者提出了一种端到端模型,该模型在各种多文档数据集(包含Multi-News)的主动和人工评价下完结了较好的成果。

多模态摘要

Talk-Summ: A Dataset and Scalable Annotation Method for Scientific Paper Summarization Based on Conference Talks

  • http://arxiv.org/abs/1906.01351

本文搜集了1716对论文/视频,并将口头陈述的视频视为相关论文的摘要。它的练习数据的生成办法是彻底主动的。它的练习数据能够跟着文章的宣布连绵不断的添加。

Multimodifsal Abstractive Summarization for How2 Videos

  • http://arxiv.org/abs/1906.07901

作者探讨了How2数据集上几个视频摘要模型的行为。他们提出了一种多方式办法,运用主动转化,音频和视频潜在表明,并运用层次Attention进行组合。关于评价,除了ROUGE之外,作者提出了一个不考虑停用词的变体。风趣的是,所提出的模型包含仅视频摘要模型,该模型与纯文本模型竞赛性地履行。

抽取模型

Improving the Similarity Measure of Determinantal Po南风知我意int Processes for Extractive Multi-Document Summarization

  • http://arxiv.org/abs/1906.00072

作者主张运用行列式点进程(DPP),可学习的抽取办法和胶囊网络组件来处理多文档摘要。动机:TF-IDF向量在建模语义类似性方面不尽善尽美,这一现实关于多文档摘要特别成问题。解决方案:对语句对的类似性衡量,使得语义上类似的语句能够取得高分,虽然具有十分少的单词。在来自CNN / DM的数据集上,在二进制分类设置下练习胶囊网络:作者将笼统语句映射到最类似的文章语句和负采样。

Self-Supervised Learning for Contextualized Extractive Summarization

  • http://arxiv.org/abs/1906.04466

一种以自监督的办法练习抽取模型的办法。它答应更快地练习并取得CNN / DM的细微改善。所提出的办法还能够以自监督的办法导致更长的文本表明。

Answering while Summarizing: Multi-task Learning for Multi-hop QA with Evidence Extraction

  • http://arxiv.org/abs/1905.08511

该研讨首要重视HotpotQA,这是一个多跳QA可解说的使命:体系经过推理和搜集参阅文本搜集的不相交的部分来答复依据语句。查询聚集提取器(QFE)的创意来自Chen等人提出的提取摘要模型。该办法不是用提取摘要掩盖源文档中的重要信息,而是用提取的依据来解决问题。该模型与HotpotQA干扰器设置中依据SOTA BERT的模型比较有利,能够在不获益于任何预练习的情况下检索依据。此外,它还在FEVER数据集上完结了SOTA功能。

Sentence Centrality Revisited for Unsupervised Summarization

  • http://arxiv.org/abs/1906.03508

作者运用依据图的排序办法从头审视了经典的提取无监督摘要,其间节点是文档的语句。他们运用BERT对每个语句进行编码。其间一个动机是受欢迎临沧的监督办法遭到大规模数据集需求的束缚,因而不能很好地归纳为其他范畴和言语。该模型与盛行的CNN / DM和NYT数据集上的SOTA办法以及TTNews(一种我国新闻摘要语料库,体现出习惯不同范畴的才能)的体现适当。依据对黄金摘要提出的一组问题进行人工评价,评价生成的评价摘要中存在多少相关信息。在多文档摘要中对语句挑选的运用被主张作为未来的作业。

HIBERT: Document Level Pre-training of Hierarchical Bidirectional Transformers for Document Summarization

  • http://arxiv.org/abs/1905.0wolf6566

HIBERT代表Hierarchical BERT。作者的主意是运用两个预练习Transformer:第一个是用于表明语句的符号等级的规范BERT; 第二,在语句层面,并运用前者的表明来编码整个文件的语句。在BERT预练习办法之后,作者练习了语句级TTransformer文档的一些语句,而且终究模型在CNN / DM和NY时刻数据集上完结SOTA以进行汇总。作者还陈述了信息融化,运用域外,域内数据及其组合进行预练习。在蛋糕上,它们将BERT调整为提取监督摘要(即在分类设置中微调BERT以挑选要提取的语句)并将成果陈述为基线。

STRASS: A Light and Effective Method for Extractive Summarization Based on Sentence Embeddings

  • https://aclweb.org/anthology/papers/P/P19/P19-2034/

作者运用语句嵌入空间中的语义信息以核算有用的办法提取摘要。他们还引入了一个新的数据集CASS,它是依据法国最高上诉法院的判定和相应的摘要树立的。

归纳式摘要

Scoring Sentence Singleton脚出汗s and Pairs for Abstractive Summarization

  • http://arxiv.org/abs/1906.00077

笼统归纳者倾向于经过学习以端到端办法生成文原本隐式地进行内容挑选和交融。 动机是将摘要进程分红两个进程,能够为每猩球兴起3个组件供给更大的灵活性和可解说性。提取阶段运用BERT表明完结,然后将提取组织机构代码,洪晃-人生之路,边走边忘是一种旷达的单个单例输入到序列模型中以生成摘要。

Hierarchical Transformers for Multi-Document Summarization

  • http://arxiv.org/abs/1905.13164

在开始的WikiSum论文中,作者提出了两个阶段的进程,首要从一切文档中提取最重要的语句以取得更短的输入,然后学习运用Transformer器模型生成输出。最重要的是,作者主张运用注意力来改善提取进程,运用层次表明文档而不是只是衔接提取的语句。

BiSET: Bi-directional Selective Encoding with Template for Abstractive Summarization

  • http://arxiv.org/abs/1906.05012

运用模板的双向挑选性编码(Biset)是在Gigawords数据集上测验的笼统摘要的新架构。依据模板的摘要依赖于手动创立模板。这种办法的长处在于它能够在不需求练习数据的情况下发作简练和连接的摘要。可是,它需求专家来构建这些模板。本文提出了一种从练习语料库中检索高质量模板的主动办法。给定输入文章,模型首要运用依据TF-IDF的办法检索最类似的文章。此外,经过神经网络核算类似性衡量,以便对检索到的文章进行从头排序。然后挑选对应于与输入最类似的文贾烽是谁章的摘要作为模板。最终,练习六和彩图库序列网络的序列以生成摘要:作居酒屋时刻停下来者提出了一种架构来学习源摘要和所选模板之间的交互。

Generating Summaries with Topic Templates and Stru特茨翁ctured Convolutional Decoders

  • http://arxiv.org/abs/1906.04687

大多数从前关于神经文本生成的作业将方针摘鳄龟要表明为单个长序列。假定文档被组织成部分连接的文本段,作者提出了一种层次模型,它对由方针摘要的主题结构引导的文档和语句进行编码。摘要中的主题模板经过经过练习的Latent Dirichlet分配模型取得。WikiCat-Sum,用于评价的数据集源自WikiSum,首要重视三个范畴:公司,电影和动物。

Global Optimization under Length 组织机构代码,洪晃-人生之路,边走边忘是一种旷达Constraint for Neural Text Summarization

  • https://www.aclweb.org/anthology/P19-1099

大多数笼统摘要模型不操控生成的摘要的长度,并从练习期间看到的示例的散布中学习它。作者提出了一种长度束缚下的优化办法。他们陈述了运用具有不同长度束缚和优化办法的几种模型组织机构代码,洪晃-人生之路,边走边忘是一种旷达对CNN / DM进行的很多试验。除了ROUGE和长度操控之外,作者还陈述了均匀生成时刻以及人工评价。

评价目标

HighRES: Highlight-based Reference-less Evaluation of Summarization

  • http://arxiv.org/abs/1906.01361

主动摘要评价是一个敞开的研讨问题,现在的办法存在一些缺点。出于这个原因,大多数论文进行人工评价,这是一项具有挑战性和耗时的使命。作者提出了一种新的人类评价办法:首要,一组注释器突出了输入文章中的重要内容。然后,要求其他注释者对精确度进行评分(即,只要重要信息存在于摘要中),回想(一切重要信息都存在于摘要中)和言语目标(清晰度和流畅性)。这种办法的首要长处:

要点不依赖于被评价的摘要,而只取决于源文档,然后避免了参阅误差;

它供给肯定而不是排名评价,以便更好地解说;

高亮注释只需求在每个文档中发作一次,而且能够重复运用它来评价许多体系摘要。

最终,作者提出了一个运用高亮注释的ROUGE版别。用户界面(见下图)是开源的。

  • https://github.com/sheffieldnlp/highres

A Simple Theoretical Model of Importance for Summarization

  • https://www.aclweb.org/anthology/P19-1101

在这项作业中,作者在统贺州天气预报一的重要性概念下,方式化了几个简略而谨慎的与摘要相关的目标,如冗余,相关性和信息性。该文件包含几项支撑该提案的剖析,并被认为是一项杰出贡献。咱们等待看到拟议结构将怎么经过!

Github链接:

https://github.com/recitalAI/summarizing_summarization/blob/master/README.md

-E暗恋ND-

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