基于神经网络的句子与单词抽取式摘要方法

本文主要探讨了利用数据驱动方法进行神经网络抽取式摘要的创新研究，即Nural Summarization by Extracting Sentences and Words。这种方法的核心在于将注意力模型应用于句子和单词选择，直接利用注意力分数来决定文档中哪些部分应该被选入生成的摘要。 首先，论文提出了一个基于规则的系统来设计训练数据，通过分析文档结构、句子位置以及与强调部分的关系，如单格和双格重叠，以及实体数量等因素，确定句子是否应包含在摘要中。这确保了生成的摘要不仅内容相关，而且具有较高的质量。当所有突出显示词都源自原文时，这些规则会形成有效的训练样本，用于单词抽取模型的训练。 在模型实现方面，采用了多层结构，包括： 1. **DocumentReader1**：利用单层带最大超时池操作的卷积神经网络(CNN)在句子层次上生成向量表示，捕捉句子间的语义关联。 2. **RNN**：用于文档整体表示的构建，通过递归方式组合句子，捕捉整个文档的上下文信息。 3. **CNN+RNN 结合**：在词级使用CNN获取词级别的表示，然后将这些表示作为RNN的输入，形成文档层次的表示，体现了文本的层级编码思想。 在编码阶段，文档首先被划分为单词和句子进行处理，单词通过CNN编码得到句子表示，这些表示再输入到RNN中生成隐藏层状态，展示了文本处理中的层次结构。对于句子和单词的抽取，分别使用了attention-based方法，NN-SE模型负责句子抽取，而NN-WE模型关注于单词级别的信息提取。 论文通过在20个随机抽取的DUC2002测试文档上进行人工评估，验证了提出的模型的有效性和性能。可视化结果显示，模型能够准确地识别和抽取关键句子和词语，生成的摘要既包含了主要内容，又保持了简洁性。 总结来说，本文贡献了一个基于编码器-提取器架构的抽取式摘要框架，利用神经网络处理大规模数据，学习文本的连续表示特征，且不依赖于语言标注。文章的重点在于句子抽取和单词抽取策略，以及它们在实际应用中的效果和潜在的创新价值。