冗長な繰り返し世代のカットオフによるニューラル抽象的要約

本論文では、RNNベースのエンコーダー-デコーダーモデルでしばしば観察される冗長な反復生成の削減に取り組んでいます。我々の基本的なアイデアは、エンコーダーにおいて各ターゲット語彙の上限頻度を共同で推定し、その推定に基づいてデコーダーでの出力語を制御することです。我々の手法は、強力なRNNベースのエンコーダー-デコーダーベースラインと比較して大幅な改善を示し、抽象的要約ベンチマークにおいて最良の結果を達成しました。