畳み込みSeq2seqモデルによる要約テキストの要約

要約テキストの要約は、テキストの主なアイデアを表現する高度に凝縮された価値ある情報を提供することを目的としています。ほとんどの以前の研究は、抽出型モデルに焦点を当てています。本研究では、畳み込みseq2seqアーキテクチャに基づいた新しい生成モデルを提案します。階層的CNNフレームワークは、従来のRNN seq2seqモデルよりもはるかに効率的です。また、稀なまたは未見の単語に対処するために、コピー機構をモデルに装備しています。さらに、キーワードと重要な文を同時にモデル化するために、階層的注意機構を組み込んでいます。最後に、GigaWordおよびDUCコーパスという2つの実際のデータセットでモデルを検証します。実験結果は、最先端の代替手段を一貫して、かつ統計的に優れていることを確認し、モデルの有効性を証明します。