Coherence plays a critical role in producing a high-quality summary from a document. In recent years, neural extractive summarization is becoming increasingly attractive. However, most of them ignore the coherence of summaries when extracting sentences. As an effort towards extracting coherent summaries, we propose a neural coherence model to capture the cross-sentence semantic and syntactic coherence patterns. The proposed neural coherence model obviates the need for feature engineering and can be trained in an end-to-end fashion using unlabeled data. Empirical results show that the proposed neural coherence model can efficiently capture the cross-sentence coherence patterns. Using the combined output of the neural coherence model and ROUGE package as the reward, we design a reinforcement learning method to train a proposed neural extractive summarizer which is named Reinforced Neural Extractive Summarization (RNES) model. The RNES model learns to optimize coherence and informative importance of the summary simultaneously. Experimental results show that the proposed RNES outperforms existing baselines and achieves state-of-the-art performance in term of ROUGE on CNN/Daily Mail dataset. The qualitative evaluation indicates that summaries produced by RNES are more coherent and readable.


翻译:近些年来,神经采掘总和越来越具有吸引力,但多数在提取判决时忽略了摘要的一致性。为了努力提取连贯的摘要,我们提议了一个神经一致性模型,以捕捉跨系系和合成一致性模式;拟议的神经一致性模型避免了对特征工程的需要,并可利用无标签数据进行端至端方式的培训。经验性结果显示,拟议的神经一致性模型能够有效地捕捉跨系一致性模式。我们利用神经一致性模型和ROUGE软件包的综合产出作为奖励。我们设计了一个强化学习方法,以培训拟议的神经采掘总模,名为“强化神经采掘(RENES)”模型。RONES模型学会如何同时优化摘要的一致性和提供信息的重要性。实验结果显示,拟议的RENES超越了现有基线,实现了ROUGE术语中的状态性业绩。我们设计了一个强化的学习方法,用于培训一个名为“强化神经采掘(RONES)”模型。RONES模型的定性评估显示,通过可更一致的 RONIS数据集读的版本。

6
下载
关闭预览

相关内容

ACM/IEEE第23届模型驱动工程语言和系统国际会议,是模型驱动软件和系统工程的首要会议系列,由ACM-SIGSOFT和IEEE-TCSE支持组织。自1998年以来,模型涵盖了建模的各个方面,从语言和方法到工具和应用程序。模特的参加者来自不同的背景,包括研究人员、学者、工程师和工业专业人士。MODELS 2019是一个论坛,参与者可以围绕建模和模型驱动的软件和系统交流前沿研究成果和创新实践经验。今年的版本将为建模社区提供进一步推进建模基础的机会,并在网络物理系统、嵌入式系统、社会技术系统、云计算、大数据、机器学习、安全、开源等新兴领域提出建模的创新应用以及可持续性。 官网链接:http://www.modelsconference.org/
可解释强化学习,Explainable Reinforcement Learning: A Survey
专知会员服务
126+阅读 · 2020年5月14日
100+篇《自监督学习(Self-Supervised Learning)》论文最新合集
专知会员服务
159+阅读 · 2020年3月18日
【强化学习资源集合】Awesome Reinforcement Learning
专知会员服务
93+阅读 · 2019年12月23日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
54+阅读 · 2019年10月17日
强化学习三篇论文 避免遗忘等
CreateAMind
19+阅读 · 2019年5月24日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
23+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
24+阅读 · 2019年5月18日
Call for Participation: Shared Tasks in NLPCC 2019
中国计算机学会
5+阅读 · 2019年3月22日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
41+阅读 · 2019年1月3日
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
15+阅读 · 2018年12月24日
Hierarchical Imitation - Reinforcement Learning
CreateAMind
19+阅读 · 2018年5月25日
读书报告 | Deep Learning for Extreme Multi-label Text Classification
科技创新与创业
48+阅读 · 2018年1月10日
Auto-Encoding GAN
CreateAMind
7+阅读 · 2017年8月4日
Arxiv
7+阅读 · 2018年12月26日
Hierarchical Deep Multiagent Reinforcement Learning
Arxiv
8+阅读 · 2018年9月25日
Paraphrase Generation with Deep Reinforcement Learning
VIP会员
相关资讯
强化学习三篇论文 避免遗忘等
CreateAMind
19+阅读 · 2019年5月24日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
23+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
24+阅读 · 2019年5月18日
Call for Participation: Shared Tasks in NLPCC 2019
中国计算机学会
5+阅读 · 2019年3月22日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
41+阅读 · 2019年1月3日
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
15+阅读 · 2018年12月24日
Hierarchical Imitation - Reinforcement Learning
CreateAMind
19+阅读 · 2018年5月25日
读书报告 | Deep Learning for Extreme Multi-label Text Classification
科技创新与创业
48+阅读 · 2018年1月10日
Auto-Encoding GAN
CreateAMind
7+阅读 · 2017年8月4日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员