الملخص المتعدد للوثائق المستند إلى الرسم البياني

نقترح نظامًا عصبيًا متعدد الوثائق للملخصة (MDS) يدمج رسم بياني لعلاقات الجمل. نستخدم شبكة تجميع الرسوم البيانية (GCN) على رسوم العلاقات، مع استخدام تمثيلات الجمل المستخرجة من الشبكات العصبية التكرارية كميزات للعقد الدخيلة. من خلال انتشار متعدد الطبقات، تولد الشبكة التجميعية ميزات جمل خفية عالية المستوى لتقييم البارزة. ثم نستخدم طريقة تقريبية جشعة لاستخراج الجمل البارزة مع تجنب التكرار. في تجاربنا على DUC 2004، نأخذ بعين الاعتبار ثلاثة أنواع من رسوم علاقات الجمل ونظهر الفائدة من دمج علاقات الجمل في الرسوم البيانية مع قوة التمثيل للشبكات العصبية العميقة. يحسن نموذجنا على النماذج التقليدية القائمة على الرسوم البيانية للاستخراج والنموذج التتابعي البسيط GRU بدون رسم بياني، ويحقق نتائج تنافسية مقابل أنظمة الملخصة المتعددة الوثائق الأكثر تقدمًا.注释：- "Neural Multi-Document Summarization" 翻译为 "الملخصة العصبية متعددة الوثائق" (MDS).- "Graph Convolutional Network" 翻译为 "شبكة تجميع الرسوم البيانية" (GCN).- "Recurrent Neural Networks" 翻译为 "الشبكات العصبية التكرارية".- "DUC 2004" 直接保留，因为它是一个特定的数据集名称。- "GRU sequence model" 翻译为 "النموذج التتابعي GRU".以上翻译遵循了您的要求，确保了内容的准确性、表达的流畅性、表述的正式性以及对原文的高度忠实。