一种更具抽象性的摘要生成模型
计算与语言
2020-02-26 v1
摘要
指针-生成器网络是一种极为流行的文本摘要方法。该领域近期的工作仍然以基线指针生成器为基础，通过增加内容选择阶段，或将解码器分解为上下文网络与语言模型来构建。然而，所有基于指针-生成器基础架构的此类模型都无法在摘要中生成新词，且大多从源文本中复制词语。在我们的工作中，我们首先深入探究指针-生成器网络无法生成新词的原因，随后通过引入词表外（OOV）惩罚来解决该问题。这使我们能够显著提升新颖性/抽象性的程度。我们使用归一化 n-gram 新颖性分数作为衡量抽象水平的指标。此外，由于大多数摘要模型均以 R-1、R-2、R-L 分数进行评估，我们也报告了模型的 rouge 分数。
引用
@article{arxiv.2002.10959,
title = {A more abstractive summarization model},
author = {Satyaki Chakraborty and Xinya Li and Sayak Chakraborty},
journal= {arXiv preprint arXiv:2002.10959},
year = {2020}
}