BERT上の階層的グラフマスクによる事実レベル抽出要約【JST・京大機械翻訳】

Yuan Ruifeng; Wang Zili; Li Wenjie

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202205935330560 整理番号：22P0211006

BERT上の階層的グラフマスクによる事実レベル抽出要約【JST・京大機械翻訳】

Fact-level Extractive Summarization with Hierarchical Graph Mask on BERT

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発行年： 2020年11月19日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2020年11月19日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

ほとんどの現在の抽出要約モデルは,顕著な文章を選択することによって要約を生成する。しかしながら,文章レベル抽出要約による問題の一つは,人間書き金要約とオラクル文章ラベルの間にギャップが存在することである。本論文では,より良い抽出要約のために,実際のレベル意味ユニットを抽出することを提案した。また,テキスト情報の粒状性をモデルに組み入れる階層構造を導入した。さらに,階層的グラフマスクを用いてBERTとこのモデルを組み込んだ。これにより,自然言語理解におけるBERTの能力およびモデルのスケールを増加させずに構造情報を組み合わせることができた。CNN/DaliyMailデータセットに関する実験は,著者らのモデルが最先端の結果を達成することを示した。【JST・京大機械翻訳】

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, , , 【Automatic Indexing@JST】

自然語処理

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