الملخص نقدم آلية بسيطة ولكن مرنة لتعلم خطة وسيطة للأرض جيل من ملخصات الجماعة. على وجه التحديد، نقوم بإعداد الملخصات المستهدفة (أو المطالبة) مع سلاسل الكيانات --- ترتيب تسلسل الكيانات المذكورة في الملخص. ثم يتم تدريب نماذج التسلسل المستندة إلى التسلسل
على المحولات لتوليد سلسلة الكيان ثم تابع إنشاء الملخص مشروط على سلسلة الكيان والإدخال. جربنا كلا من الاحتمالات وتصفيتها مع هدف تخطيط المحتوى هذا. عند تقييمها على CNN / Dailymail، XSUM، SAMSUM، وبيلسين، نوضح تجريبيا أن الجيل الأسطوري له هدف التخطيط يحسن خصوصية الكيان والتخطيط في ملخصات لجميع مجموعات البيانات، وتحقق أداء حديثة على XSUM و SAMSUM من حيث الحمر. علاوة على ذلك، نوضح تجريبيا أن التخطيط مع سلاسل الكيانات يوفر آلية للسيطرة على الهلوسة في ملخصات مبادرة. من خلال مطالبة وحدة فك الترميز بخطة محتوى معدلة تنخفض الكيانات الهلوسة، فإننا نتفوق من الأساليب الحديثة من خلال الإخلاص عند تقييمها تلقائيا والبشر.
المعردات التفسيرية مجردة للتوقعات النموذجية هي حاسمة في التطبيقات العملية.نحن نطور النماذج العصبية التي تمتلك عملية استنتاجية مفسضة لتحليل التبعية.تتبنى نماذجنا الاستدلال المستند إلى المثيل، حيث يتم استخراج حواف التبعية ومسمى من خلال مقارنةها بالحواف
في مجموعة تدريبية.يتم استخدام حواف التدريب صراحة للتنبؤات؛وبالتالي، من السهل فهم مساهمة كل حافة إلى التنبؤات.تظهر تجاربنا أن النماذج القائمة على مثيل لدينا تحقق دقة تنافسية مع النماذج العصبية القياسية ولديها المعقول المعقولة من التفسيرات القائمة على المثيل.
