CLIFF: التعلم المتعاقل لتحسين الإخلاص والوصيل في تلخيص مبادرة


الملخص بالعربية

نحن ندرس توليد ملخصات مبادرة مخلصة ومتسقة فعليا مع المقالات المعينة. يتم تقديم صياغة تعليمية متناقضة جديدة، والتي ترفف كل من الملخصات المرجعية، كبيانات تدريب إيجابية، وإنشائها تلقائيا ملخصات خاطئة، كبيانات تدريب سلبية، لتدريب أنظمة التلخيص التي تكون أفضل في التمييز بينهما. ونحن كذلك تصميم أربعة أنواع من الاستراتيجيات لإنشاء عينات سلبية، لتشبه الأخطاء التي تحدث عادة من قبل نماذج من أحدث نماذج، بارت وبيغاسوس، الموجودة في التعليقات التوضيحية البشرية الجديدة من الأخطاء الموجزة. تجارب على Xsum و CNN / Daily Mail تشير إلى أن إطار التعلم المتعاقل لدينا قوي عبر مجموعات البيانات والنماذج. ينتج باستمرار ملخصات واقعية أكثر من المقارنات القوية مع تصحيح الأخطاء بعد وإعادة التشغيل القائمة على الاستقبال، والتدريب غير المباشر، وفقا لتقييم الواقعية القائم على الجودة. صدى القضاة البشرية الملاحظة وتجد أن ملخصاتنا النموذجية تصحح المزيد من الأخطاء.

المراجع المستخدمة

https://aclanthology.org/

تحميل البحث