Archive: 2020/3

2020
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NLPNLG

Text-to-Text Generation

Bottom-Up Abstractive Summarization EMNLP 2018，https://github.com/sebastianGehrmann/bottom-up-summary 本文研究生成式摘要任务，目前性能比较好的模型是指针生成式的端到端模型PGN，虽然这些端到端模型能够产生比较流畅的摘要，但在内容选择方面，即决定总结什么内容方面，与完全抽取式的模型相比，却显得

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NLP

Reading Turn by Turn：Hierarchical Attention Architecture for Spoken Dialogue Comprehension

本文研究的是对话阅读理解问题，提出了层次注意力结构（turn-level+word-level）来促进对话理解。实验证明了本文采用的turn-based的建模方式优于utterance-based，并且在长对话以及包含未知实体的对话中（论文称之为out-of-distribution）优势更加明显。 paper: https://drive.google.com/open?id=17nTPUASgBGx7g3GDRyHbyvqzRdlm4xa9source: ACL 2019 short paper