摘要
阅读和撰写研究论文是合格研究人员应掌握的一项重要技能。然而，对于新研究人员（例如学生）来说，完全掌握这一技能是非常困难的。如果能够训练一个智能代理来帮助人们阅读和总结论文，甚至发现并利用潜在的知识线索来撰写新的论文，这将是非常令人兴奋的。尽管已有研究集中在从给定文本中提取知识（即阅读）或基于给定知识生成文本（即写作），但同时具备阅读和写作能力的技术仍在发展中。通常情况下，这需要代理能够全面理解来自给定文本材料的知识，并生成正确且流畅的新段落，实际操作中这是非常具有挑战性的。在本文中，我们提出了一种深度读写网络（Deep ReAder-Writer, DRAW），该网络由三部分组成：一个能够从输入段落中提取知识图谱（Knowledge Graphs, KGs）并发现潜在知识的“阅读器”（Reader）、一个能够将图谱转换为文本的“写作者”（Writer）以及一个从三个方面审查生成段落的“审阅者”（Reviewer）。大量实验表明，我们的DRAW网络在AGENDA和M-AGENDA数据集上优于所考虑的基线方法和几种最先进的方法。我们的代码和补充材料已发布在https://github.com/menggehe/DRAW。