詳細は不要、要約だけを教えて！トピック対応の畳み込みニューラルネットワークによる極端な要約

我々は、抽出型戦略を好まず、抽象的なモデリングアプローチを必要とする新しい単一文書要約タスクである極端な要約を提案する。目標は、「この記事は何についてですか？」という質問に答える短い一文のニュース要約を作成することである。このタスクのために、英国放送協会（BBC）からオンライン記事を収集することで、現実世界の大規模なデータセットを構築した。我々は、記事のトピックに条件付けされ、完全に畳み込みニューラルネットワークに基づいた新しい抽象モデルを提案する。このアーキテクチャが文書内の長距離依存関係を捉え、関連するコンテンツを認識することを実験的に示し、自動評価および人間による評価でオラクル抽出システムや最先端の抽象アプローチを上回ることがわかった。