تلخيص استخراج الجملة تقصر وثيقة عن طريق اختيار الجمل للحصول على ملخص مع الحفاظ على محتوياتها المهمة.ومع ذلك، فإن إنشاء ملخص متماسك وغني مفيد صلب باستخدام ترميز مدرب مسبقا مدربا مسبقا لأنه لا يتم تدريبه صراحة على تمثيل معلومات الجمل في وثيقة.نقترح نمو
ذج تلخيص الاستخراج المستخرج في الأشجار المتداخلة على روبرتا (Neroberta)، حيث تتكون هياكل الأشجار المتداخلة من أشجار النحوية والخطاب في وثيقة معينة.النتائج التجريبية على Dataset CNN / DailyMail أظهرت أن Neroberta تتفوق النماذج الأساسية في Rouge.كما أظهرت نتائج التقييم البشري أن Neroberta تحقق نتائج أفضل بكثير من خطوط الأساس من حيث الاتساق وتصل إلى درجات قابلة للمقارنة إلى النماذج التي من بين الفنون.
لالتقاط بنية الرسم البياني الدلالي من النص الخام، يتم بناء معظم طرق التلخيص الموجودة على GNNS مع نموذج مدرب مسبقا.ومع ذلك، فإن هذه الأساليب تعاني من إجراءات مرهقة وحسابات غير فعالة وثائق نصية طويلة.لتخفيف هذه المشكلات، تقترح هذه الورقة HETFORMER، وهو
نموذج مدرب مسبقا من المحولات مع انتباه متفرج متعدد الحبيبات لتلخيص الاستخراجي لفترة طويلة.على وجه التحديد، نقوم بالنماذج أنواع مختلفة من العقد الدلالية في النص الخام كشركة بيانية غير متجانسة محتملة وتعلم العلاقات المخللة بشكل مباشر (حواف) بين العقد بواسطة المحول.تظهر تجارب واسعة النطاق على كل من مهام تلخيص مستندات واحدة ومتعددة المستندات أن HETFORMER تحقق أداء حديثة في Rouge F1 أثناء استخدام ذاكرة أقل ومعلمات أقل.
نقترح نظام توليد سيناريو حوار شخصي ينقل معلومات فعالة ومتماسكة مع طريقة تلخيص الاستخراجية في الوقت الفعلي محسن بواسطة جهاز ISING.يتم صياغة مشكلة التوزيع كمشكلة تحسين ثنائي غير مكسومة من الدرجة الثانية، والتي تستخرج الجمل التي تعظيم مجموع درجة فائدة ا
لمستخدم في جمل الوثائق مع هيكل الخطاب لكل وثيقة ووقت الكلام الكلي كقيود.لتقييم الطريقة المقترحة، قمنا ببناء مقالة إخبارية كوربوس بشراح بنية الخطاب ومحات المستخدمين ومصالحهم في الجمل والمواضيع.أكدت النتائج التجريبية أن المروحة الرقمية، التي تعد آلة ISINE HELLING مقرا لها، يمكن أن تحل طراز Quebo الخاص بنا في وقت عملي دون انتهاك القيود باستخدام هذه البيانات.
تهدف التلخيص التلقائي إلى استخراج معلومات مهمة من كميات كبيرة من البيانات النصية من أجل إنشاء إصدار أقصر من النصوص الأصلية مع الحفاظ على معلوماتها. تعتمد تدريب نماذج تلخيص الاستخراجية التقليدية بشكل كبير على الملصقات المهندسة البشرية مثل التعليقات ال
توضيحية على مستوى الجملة للجدارة القصيرة. ومع ذلك، في العديد من حالات الاستخدام، فإن هذه الملصقات المهندسة البشرية غير موجودة وتشريح يدويا الآلاف من المستندات لغرض نماذج التدريب قد لا تكون ممكنة. من ناحية أخرى، غالبا ما تكون إشارات غير مباشرة للتلخيص متاحة، مثل إجراءات الوكيل لحوارات خدمة العملاء، العناوين الرئيسية للمقالات الإخبارية، التشخيص للسجلات الصحية الإلكترونية، إلخ. في هذه الورقة، نقوم بتطوير إطار عام يولد تلخيصا استخراجا نتيجة ثانوية من مهام التعلم الإشراف للإشارات غير المباشرة عبر مساعدة آلية الاهتمام. نختبر نماذجنا على حوارات خدمة العملاء ونتائج التجريبية أظهرت أن نماذجنا يمكن أن تختار بشكل موثوق الجمل والكلمات الإعلامية للتلخيص التلقائي.
