基于多级记忆网络的 Reddit 帖子抽取式摘要
计算与语言
2019-04-10 v2
摘要
我们从两个方向解决抽取式摘要问题：提出一个新数据集与一个新模型。首先，我们收集了 Reddit TIFU 数据集，包含来自在线讨论论坛 Reddit 的 12 万篇帖子。我们使用此类非正式众包生成的帖子作为文本源，与现有大多使用正式文档（如新闻文章）作为源的数据集形成对比。因此，我们的数据集可较少受到某些偏置的影响，即关键句通常位于文本开头，且优选摘要候选已以相似形式存在于文本中。其次，我们提出了一种名为多级记忆网络（MMN）的新颖抽取式摘要模型，配备多级记忆以存储来自不同抽象层次文本的信息。通过量化评估与经由 Amazon Mechanical Turk 的用户研究，我们表明 Reddit TIFU 数据集具有高度抽象性，且 MMN 优于最优摘要模型。
引用
@article{arxiv.1811.00783,
title = {Abstractive Summarization of Reddit Posts with Multi-level Memory Networks},
author = {Byeongchang Kim and Hyunwoo Kim and Gunhee Kim},
journal= {arXiv preprint arXiv:1811.00783},
year = {2019}
}
备注
Published in NAACL-HLT 2019 (Oral)