نقدم نموذج SummaRuNNer، وهو نموذج تتابعي يعتمد على الشبكات العصبية المتكررة (RNN) للملخص الاستخراجي للوثائق ونوضح أنه يحقق أداءً أفضل أو مماثلًا لأفضل الأداء الحالي. يتميز نموذجنا بميزة إضافية وهي قابليته للتفسير بشكل كبير، حيث يسمح بتصور توقعاته مقسمة حسب الميزات المجردة مثل محتوى المعلومات، البارزة والمجددة. إسهام آخر جديد في عملنا هو التدريب الإبداعي لنموذجنا الاستخراجي، الذي يمكنه التدريب على الملخصات المرجعية التي تم إنشاؤها بواسطة البشر فقط، مما يلغي الحاجة إلى التسميات الاستخراجية على مستوى الجمل.