基于文本分割的文档摘要

本文利用文档固有的段落结构，以提升抽取式摘要任务的性能。我们构建了两种文本分割模型，并探索了将它们的输出预测结果最优地融入抽取式摘要模型的策略。在科学文献语料库上的实验结果表明，采用高精度的文本分割方法能够显著提升抽取式摘要的效果。尤其值得注意的是，当文档中最重要的信息并不位于开头部分时，性能提升最为明显。因此，我们得出结论：文本分割有助于缓解摘要中的“导语偏差”（lead bias）问题。