【摘 要】
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针对摘要模型中总结并解释长篇上下文信息存在的困难,提出一种基于细粒度可解释矩阵,先抽取再生成的摘要模型(fine-grained interpretable matrix,FGIM),提升长文本对显著度
【机 构】
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北京理工大学计算机学院,中国移动通信研究院,北京市海量语言信息处理与云计算应用工程技术研究中心
【基金项目】
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教育部–中国移动科研基金(MCM20170302)资助
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针对摘要模型中总结并解释长篇上下文信息存在的困难,提出一种基于细粒度可解释矩阵,先抽取再生成的摘要模型(fine-grained interpretable matrix,FGIM),提升长文本对显著度、更新性和相关度的可解释抽取能力,引导系统自动生成摘要。该模型通过一个句对判别(pair-wise)抽取器对文章内容进行压缩,捕获文章中心度高的句子,将抽取后的文本与生成器相结合,实现摘要生成。在生成端通过可解释的掩码矩阵,控制生成摘要的内容属性,在编码器端分别使用多层Transformer和预训练语言模型
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