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#21 #emnlp2019
summarized by : Anonymous
概要
要約クローズタスク(要約、トピック、および参照文書の先頭を条件とする要約の次の文を生成するタスク)でコンテンツ選択を学習するための合理的なベースライン抽出モデル、抽象モデルを提案。
新規性
トピックに焦点を当てた要約のためのコンテンツ選択モデルを開発する方法として要約クローズタスクを定式化。
また、WIKICITEデータセット(Wikipediaから収集された約500kの要約clozeインスタンスが含まれているデータセット)をリリースした。
結果
WIKICITEデータセットで抽出型モデルと抽象型モデルの評価尺度、性能評価を実施。
トピックと部分的要約が、モデルが関連する内容を識別するのに役立つことを示した。
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