HyperAIHyperAI
منذ 2 أشهر

تعلم استخراج الملخص المتماسك عبر التعلم العميق بالتعزيز

Yuxiang Wu; Baotian Hu
تعلم استخراج الملخص المتماسك عبر التعلم العميق بالتعزيز
الملخص

التماسك يلعب دورًا حاسمًا في إنتاج ملخص عالي الجودة من وثيقة. في السنوات الأخيرة، أصبحت تقنيات الملخص العصبي الاستخراجي أكثر جاذبية. ومع ذلك، فإن معظم هذه التقنيات تتجاهل التماسك في الملخصات عند استخراج الجمل. كجزء من الجهود الرامية إلى استخراج ملخصات تماسكية، نقترح نموذجًا عصبيًا للتماسك للكشف عن أنماط التماسك الدلالية والتركيبية بين الجمل. النموذج العصبي المقترح للتماسك يلغي الحاجة إلى هندسة الميزات ويمكن تدريبه بطريقة شاملة باستخدام بيانات غير مصنفة. تظهر النتائج التجريبية أن النموذج العصبي المقترح للتماسك يمكنه التقاط أنماط التماسك بين الجمل بكفاءة عالية. باستخدام الإخراج المجمع من النموذج العصبي للتماسك وحزمة ROUGE كمكافأة، نصمم طريقة تعليم تعزيزي لتدريب ملخص عصبي استخراجي مقترح يُسمى نموذج التعليم التعزيزي للملخص العصبي الاستخراجي (RNES). يتعلم نموذج RNES تحسين التماسك والأهمية المعلوماتية للملخص بشكل متزامن. تشير النتائج التجريبية إلى أن النموذج المقترح RNES يتفوق على الأساليب الأساسية الموجودة ويحقق أداءً رائدًا بمعايير ROUGE على مجموعة بيانات CNN/Daily Mail. وتوضح التقييمات النوعية أن الملخصات التي ينتجها RNES تكون أكثر تماسكًا وقابلية للقراءة.

تعلم استخراج الملخص المتماسك عبر التعلم العميق بالتعزيز | أحدث الأوراق البحثية | HyperAI