神经生成式文本摘要与假新闻检测
计算与语言
2019-12-13 v2 机器学习
机器学习
摘要
在这项工作中，我们通过探索不同的模型（如带注意力的LSTM编码器-解码器、指针生成网络、覆盖机制以及transformers）来研究生成式文本摘要。在广泛而细致的超参数调优后，我们将所提出的架构相互比较，用于生成式文本摘要任务。最后，作为我们工作的扩展，我们将文本摘要模型用作假新闻检测任务的特征提取器，其中新闻文章在分类前将被摘要，并将结果与仅使用原始新闻文本的分类进行比较。关键词：LSTM、编码器-解码器、生成式文本摘要、指针生成器、覆盖机制、transformers、假新闻检测
引用
@article{arxiv.1904.00788,
title = {Neural Abstractive Text Summarization and Fake News Detection},
author = {Soheil Esmaeilzadeh and Gao Xian Peh and Angela Xu},
journal= {arXiv preprint arXiv:1904.00788},
year = {2019}
}