基于图到序列模型的中文文章连贯评论生成

自动文章评论有助于鼓励在线新闻平台上的用户参与和互动。然而，新闻文档通常过长，导致传统的基于编码器-解码器的模型常生成笼统且不相关的评论。在本文中，我们提出用图到序列模型生成评论，该模型将输入新闻建模为主题交互图。通过将文章组织为图结构，我们的模型能更好地理解文章内部结构和主题间联系，从而更能把握故事内容。我们从热门中文在线新闻平台腾讯快报收集并发布了一个大规模新闻-评论语料库。大量实验结果表明，与多个强基线模型相比，我们的模型能生成连贯且信息量更大的评论。