通过异构图网络将常识知识引入抽象式对话摘要
计算与语言
2020-10-21 v1
摘要
抽象式对话摘要旨在捕捉对话要点并将其改写为简洁版本。本文提出一种新颖的多说话人对话摘要器，以展示大规模常识知识如何促进对话理解与摘要生成。具体而言，我们将话语与常识知识视为两类不同数据，并设计对话异构图网络（D-HGN）对二者信息进行建模。同时，我们还将说话人作为异质节点加入以促进信息流动。在 SAMSum 数据集上的实验结果表明，我们的模型能够优于多种方法。我们还在 Argumentative Dialogue Summary Corpus 上进行了零样本设定实验，结果表明我们的模型能更好地泛化到新领域。
引用
@article{arxiv.2010.10044,
title = {Incorporating Commonsense Knowledge into Abstractive Dialogue Summarization via Heterogeneous Graph Networks},
author = {Xiachong Feng and Xiaocheng Feng and Bing Qin and Ting Liu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2010.10044},
year = {2020}
}