HyperAIHyperAI
منذ 16 أيام

التعلم نحو التلخيص التوقيتي الاستنتاجي

{Meng-Hsuan Yu, Zhangming Chan, Shen Gao, Xiuying Chen, Rui Yan, Dongyan Zhao}
التعلم نحو التلخيص التوقيتي الاستنتاجي
الملخص

تستهدف ملخصات التوقيت التلخيص الموجز لمسار التطور عبر الزمن، وتعتمد جميع الطرق الحالية لملخصات التوقيت على الأساليب الاستخراجية. في هذه الورقة، نقترح مهمة ملخصات التوقيت الاستنباطية، والتي تهدف إلى إعادة صياغة المعلومات في الأحداث المؤرخة بشكل موجز. على عكس ملخصات المستندات التقليدية، تتطلب ملخصات التوقيت نمذجة المعلومات المتسلسلة زمنيًا للأحداث المدخلة، وملخص الأحداث المهمة بالترتيب الزمني. ولحل هذه التحديات، نقترح نموذجًا مبنيًا على الذاكرة لملخصات التوقيت (MTS). وتحديدًا، نقترح ذاكرة الأحداث الزمنية لبناء التوقيت، واستخدام موضع الحدث الزمني على هذا التوقيت لتوجيه عملية التوليد. علاوةً على ذلك، في كل خطوة من خطوات التشفير، ندمج المعلومات على مستوى الحدث في الانتباه على مستوى الكلمة لتجنب التباس بين الأحداث. أُجريت تجارب واسعة على مجموعة بيانات واقعية كبيرة، وأظهرت النتائج أن MTS تحقق أفضل أداء ممكن من حيث التقييمات التلقائية والبشرية.

التعلم نحو التلخيص التوقيتي الاستنتاجي | أحدث الأوراق البحثية | HyperAI