基于图形的神经多文档摘要(2017年最新研究情况)

一、背景研究

早期的文档摘要主要式抽取式,对句子的重要程度进行排序,与进行句子选择。然后,他们使用一系列的算法选择值得总结的句子,比如图中心性。还有基于整数规划的线性的约束优化,svm回归。

从13年开始,最新神经网络摘要非常受欢迎。但神经网络方法再处理多文档摘要时候还存在问题。多文档摘要中需要考虑句子之间的篇章关系,这很重要。

 

二、历史研究情况

 

神经网络摘要的发展:

例如Rush等人(2015)引入了一种基于神经注意前馈网络的句子压缩模型。

Wang

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