Key points are not available for this paper at this time.
على عكس التلخيص الاستخراجي، يتطلب التلخيص التجريدي دمج أجزاء مختلفة من النص المصدر، مما يميل إلى خلق حقائق مزيفة. تكشف دراستنا الأولية أن حوالي 30٪ من المخرجات من نظام تلخيص عصبي متطور تعاني من هذه المشكلة. بينما تركز الأساليب السابقة للتلخيص التجريدي عادةً على تحسين المعلوماتية، نرى أن الوفاء بالحقائق هو شرط أساسي حيوي لنظام تلخيص تجريدي عملي. لتجنب إنتاج حقائق مزيفة في الملخص، نستفيد من استخراج المعلومات المفتوح وتقنيات تحليل التبعية لاستخراج أوصاف الحقائق الفعلية من النص المصدر. ثم يُقترح إطار عمل التسلسل إلى التسلسل ذو الانتباه المزدوج لإجبار التوليد على أن يكون مشروطًا على كل من النص المصدر وأوصاف الحقائق المستخرجة. تُظهر التجارب على مجموعة بيانات Gigaword الاختبارية أن نموذجنا يمكنه تقليل الملخصات المزيفة بنسبة 80٪. من الجدير بالذكر أن أوصاف الحقائق تجلب أيضًا تحسينًا كبيرًا في المعلوماتية لأنها غالبًا ما تُختصر المعنى للنص المصدر.
Building similarity graph...
Analyzing shared references across papers
Loading...
Ziqiang Cao
Furu Wei
Wenjie Li
Peking University
Hong Kong Polytechnic University
Microsoft Research Asia (China)
Building similarity graph...
Analyzing shared references across papers
Loading...
درس كاو وآخرون (الخميس،) هذا السؤال.
www.synapsesocial.com/papers/6a087fd2ab15ea61dee8e38b — DOI: https://doi.org/10.1609/aaai.v32i1.11912
Synapse has enriched 5 closely related papers on similar clinical questions. Consider them for comparative context: