[ACL2018]Fast Abstractive Summarization with Reinforce-Selected Sentence Rewriting

最新推荐文章于 2024-04-14 16:28:58 发布
最新推荐文章于 2024-04-14 16:28:58 发布
阅读量1.1k 收藏
点赞数
CC 4.0 BY-SA版权
分类专栏： PaperNotes 文章标签： summarization RL
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/appleml/article/details/87101913
本文深入探讨了Policy Gradient算法及Coverage Mechanism、Beam Search等技术在Diverse Decoding Algorithm中的应用，旨在帮助读者理解这些核心概念，并通过源码分析加深印象。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

这篇文章很有意思，尽管我现在还不是理解的很透彻，先把里面涉及到的概念理解清楚，再看一遍源码再做笔记。
policy gradient:
coverage mechanism
beam search
tri-gram avoidance
diverse decoding algorithm

（八十四）：A Hierarchical Network for Abstractive Meeting Summarization with Cross-Domain Pretraining
Wangzx的博客
03-31 1068
（八十四）：A Hierarchical Network for Abstractive Meeting Summarization with Cross-Domain PretrainingAbstract1. Introduction2. Problem Formulation3. Method3.1 Encoder3.1.1 Role Vector3.1.2 Hierarchical Transformer3.2 Decoder3.3 Pretraining4. Experiment5. Evalua
2018-ACL-Fast Abstractive Summ with RL Selected sentence Rewriting
易火九天的博客
07-26 985
Fast Abstractive Summarization with Reinforce-Selected Sentence Rewriting 文章目录Fast Abstractive Summarization with Reinforce-Selected Sentence Rewriting1 概述2 模型2.1 句子抽取2.1.1 生成句子语义表述2.1.2 选择句子2.2 对句子进行...
Fast Abstractive Summarization with Reinforce-Selected Sentence Rewriting
Forlogenの解忧杂货铺
11-20 1593
ACL 2018 Fast Abstractive SUmmarization with Reinforce-Selected Sentence Rewriting github 背景 对于文档摘要任务来说，整体上可以将任务解耦为两部分： 选出显著性较高的K个句子（抽取式到此结束） 对于选择出的句子进行重写（抽象式） 因此对于抽象式方法来说，以上的两步中每一步的效果优劣都对于整体的效果有着显著...
Fast Abstractive Summarization with Reinforce-Selected Sentence Rewriting论文阅读笔记
sdauguanweihong的博客
01-17 788
论文链接 https://arxiv.org/pdf/1805.11080.pdf Idea: 这篇文章的主要想法是把抽取式摘要和生成式摘要结合起来，首先训练一个抽取模型选择出重要句子，然后训练一个生成模型，在抽取出的句子的基础上重写得到最终的摘要，由于总的训练不可微分，所以这里利用强化学习，策略梯度来进行训练。相比其他的baseline，这个模型的速度很快。 method extractor 抽取模型如上所示，首先用CNN对每个句子编码得到rjr_jrj​,然后再用一个双向LSTM编码，用来捕获全局的上
Bottom-Up Abstractive Summarization
CLOUD
11-05 3286
【文章来源】 Gehrmann S, Deng Y, Rush A M. Bottom-Up Abstractive Summarization[J]. 2018. 【原文链接】 自底向上的摘要式的总结：https://arxiv.org/pdf/1808.10792v1.pdf 基于神经网络的抽象摘要方法产生的输出比其他技术更流畅，但在内容选择上表现不佳。这项工作本文提出了一种解决此问题...
Re66：读论文 Bottom-Up Abstractive Summarization
诸神缄默不语的博客
04-14 972
《Bottom-Up Abstractive Summarization》论文阅读笔记
Abstractive Dialogue Summarization With Sentence-Gated Modeling Optimized by Dialogue Acts
m0_64165343的博客
04-10 3127
中文标题：基于对话行为优化的句子门控生成式摘要模型 论文链接：​​​​​​https://arxiv.org/pdf/1809.05715.pdf 发表：2018 IEEE 组织
Self-Attention Guided Copy Mechanism for Abstractive Summarization---ACL 2020
github_37228709的博客
08-29 1192
仅仅是记录一下最近阅读的论文，前段时间也没怎么记录，有些论文看过也忘记了！ 这篇论文是文本摘要CNN/DM数据集上达到了SOTA的效果，发表于ACL 2020. 按照文章整体脉络整理信息，细节内容后面看有时间在仔细阅读整理一下吧。 论文链接：Self-Attention Guided Copy Mechanism for Abstractive Summarization 1. 论文提出背景 复制模块是最近抽象式摘要模型里面广泛使用的模块，这个模块使得decoder可以从源文档中提取单词作为摘要。
Abstractive Text Summarization using Sequence-to-sequence RNNs and Beyond
真的是个瘦子
03-11 1227
模型介绍 Encoder-Decoder RNN with Attention and Large Vocabulary Trick Encoder:双向GRU Decoder: 单向GRU+attention+softmax层在目标词表中生成单词 Trick:每一个epoch 得到decoder的词汇表仅限于该批次的源文档中的单词，目标词典中最常用的单词也会被添加，直到词汇表达到一个固定的大小...
Video-Summarization-with-LSTM-matlab
03-13
资源名：Video-Summarization-with-LSTM-matlab 资源类型：matlab项目全套源码 源码说明： 全部项目源码都是经过测试校正后百分百成功运行的，如果您下载后不能运行可联系我进行指导或者更换。 适合人群：新手及有...
fast_abs_rl：ACL 2018论文代码：“通过增强选择的句子重写进行快速抽象摘要。Chen and Bansal”
02-04
快速抽象总结 该存储库包含我们的ACL 2018论文的代码： 。 您可以 查看生成的摘要并评估ROUGE / METEOR分数 运行预训练模型的解码 训练自己的模型 如果您使用此代码，请引用我们的论文： @inproceedings{chen2018fast, title={Fast Abstractive Summarization with Reinforce-Selected Sentence Rewriting}, author={Yen-Chun Chen and Mohit Bansal}, booktitle={Proceedings of ACL}, ye
Bottom-Up Abstractive Summarization翻译
nopSled
10-19 608
摘要 基于神经网络的文本摘要方法所产生的输出比其他技术更流畅，但是在内容选择上却表现不佳。这项工作提出了一种解决此问题的简单技术：使用数据有效的内容选择器去确定应该作为摘要一部分的源文档中的短语。我们将此选择器用作自下而上的注意力步骤，以将模型约束为可能的短语。我们证明了这种方法提高了压缩文本的能力，同时仍能生成流畅的摘要。与其他端到端内容选择模型相比，此两步过程既简单，性能又高，从而大大改善了CNN-DM和NYT语料库的ROUGE。此外，内容选择器可以用少于1,000个句子进行训练，从而轻松地将一个训练好
入坑Abstractive Summarization：文本摘要CNN/DM数据集
木尧大兄弟
03-18 1万+
几个CNN/DM数据集的地址： 【万x之源】最初版本的CNN/DM：https://cs.nyu.edu/~kcho/DMQA/ 下图大兄弟用来创造非匿名数据集的代码：https://github.com/abisee/cnn-dailymail（为啥不直接给出处理完的数据集呢？作者说“出于法律原因”，毕竟不是自己的数据嘛，可以理解~） 这位兄弟迎♂而上！提供了分词完事儿的数据：https...
Fast Abstractive Summarization with Reinforce-Selected Sentence Rewriting翻译
nopSled
02-24 382
摘要
《Fast Abstractive Summarization withReinforce-Selected Sentence Rewriting》论文阅读笔记
charlesqinjiaqi的博客
06-28 251
一、处理CNN/DailyMail数据 chuliqian
A Deep Reinforced Model for Abstractive Summarization
youngair的博客
10-21 7273
自动文本摘要主要分成抽取式和生成式，抽取式主要是从原文中找到和主题相关的句子或短语，然后组合成摘要，有点类似“复制粘贴”的模式；而生成式主要是在理解了原文的基础上，对原文进行抽象，然后用语义相近的词或者不同表述方法进行文本摘要，更符合人类的形式。但是长文本生成摘要过程中，经常出现不连贯不相关内容、重复语句等问题，基于这些问题，论文中使用了很多trick，包括融合了改进的attention机制和强化学习的训练方法，结果
Abstractive Summarization
weixin_30561177的博客
07-25 1403
Sequence-to-sequence Framework A Neural Attention Model for Abstractive Sentence Summarization Alexander M. Rush et al., Facebook AI Research/Harvard EMNLP2015 sentence level seq2seq模型在2014年提出，这篇论文是...
Global Encoding for Abstractive Summarization (ACL 2018) 论文代码复现——生成式文本摘要
热门推荐
wu的博客
02-15 1万+
Global Encoding for Abstractive Summarization (ACL 2018) 原论文代码github地址：https://github.com/lancopku/Global-Encoding 代码运行环境： Ubuntu 16.0.4 Python 3.5 Pytorch 0.4.1 (updated) pyrouge 代码运行要(坑)点： 代码不能在win系...
seq2seq中的beam search算法过程
m0_38046027的博客
02-21 450
转载知乎:https://zhuanlan.zhihu.com/p/28048246
Salient Information Prompting to Steer Content in Prompt-based Abstractive Summarization
最新发布
03-09
:param media_data: Any relevant multimedia files (images/videos) associated with the subject matter :return: A concise yet informative abstract of the input material """ # Implementation details ...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值