Skip to main content
Fachgebiete
Automobil + Motoren Bauwesen + Immobilien Business IT + Informatik Elektrotechnik + Elektronik Energie + Nachhaltigkeit Finance + Banking Management + Führung Marketing + Vertrieb Maschinenbau + Werkstoffe Versicherung + Risiko
DE
EN
Themenseiten
Organisationspsychologie Projektmanagement Marketing Smart Manufacturing
Bücher
Zeitschriften
Weitere Formate
Podcasts Webinare Technik Webinare Wirtschaft Kongresse Veranstaltungskalender Awards
Jetzt Einzelzugang starten
Zugang für Unternehmen
Referenzkunden
MTZ-Fachkongress

Antriebe und Energiesysteme von morgen


Austausch von Automobil- und Energiewirtschaft

Am 14./15. Mai geht es in Chemnitz um die Mobilitätswende durch Elektro- und Wasserstofffahrzeuge.
Erweiterte Suche
Anmelden
nach oben
Erschienen in:
A Fusion Model of Multi-data Sources for User Profiling in Social Media Kapitel lesen Erstes Kapitel lesen

2018 | OriginalPaper | Buchkapitel

Summary++: Summarizing Chinese News Articles with Attention

verfasst von : Juan Zhao, Tong Lee Chung, Bin Xu, Minghu Jiang

Erschienen in: Natural Language Processing and Chinese Computing

Verlag: Springer International Publishing

Einloggen

Aktivieren Sie unsere intelligente Suche, um passende Fachinhalte oder Patente zu finden.

search-config
loading …

Abstract

We present Summary++, the model that competed in NLPCC2018’s Summary task. In this paper, we describe in detail of the task, our model, the results and other aspects during our experiments. The task is News article summarization in Chinese, where one sentence is generated per article. We use a neural encoder decoder attention model with pointer generator network, and modify it to focus on words attented to rather than words predicted. Our model archive second place in the task with a score of 0.285. The highlights of our model is that it run at character level, no extra features (e.g. part of speech, dependency structure) were used and very little preprocessing were done.

Sie haben noch keine Lizenz? Dann Informieren Sie sich jetzt über unsere Produkte:

Springer Professional "Wirtschaft+Technik"

Online-Abonnement

Mit Springer Professional "Wirtschaft+Technik" erhalten Sie Zugriff auf:

  • über 102.000 Bücher
  • über 537 Zeitschriften

aus folgenden Fachgebieten:

  • Automobil + Motoren
  • Bauwesen + Immobilien
  • Business IT + Informatik
  • Elektrotechnik + Elektronik
  • Energie + Nachhaltigkeit
  • Finance + Banking
  • Management + Führung
  • Marketing + Vertrieb
  • Maschinenbau + Werkstoffe
  • Versicherung + Risiko

Jetzt Wissensvorsprung sichern!

Jetzt informieren

Springer Professional "Technik"

Online-Abonnement

Mit Springer Professional "Technik" erhalten Sie Zugriff auf:

  • über 67.000 Bücher
  • über 390 Zeitschriften

aus folgenden Fachgebieten:

  • Automobil + Motoren
  • Bauwesen + Immobilien
  • Business IT + Informatik
  • Elektrotechnik + Elektronik
  • Energie + Nachhaltigkeit
  • Maschinenbau + Werkstoffe




 

Jetzt Wissensvorsprung sichern!

Jetzt informieren

Springer Professional "Wirtschaft"

Online-Abonnement

Mit Springer Professional "Wirtschaft" erhalten Sie Zugriff auf:

  • über 67.000 Bücher
  • über 340 Zeitschriften

aus folgenden Fachgebieten:

  • Bauwesen + Immobilien
  • Business IT + Informatik
  • Finance + Banking
  • Management + Führung
  • Marketing + Vertrieb
  • Versicherung + Risiko




Jetzt Wissensvorsprung sichern!

Jetzt informieren
Vorheriges Kapitel First Place Solution for NLPCC 2018 Shared Task User Profiling and Recommendation
Nächstes Kapitel Paraphrase Identification Based on Weighted URAE, Unit Similarity and Context Correlation Feature
Literatur
1.
Nenkova, A., McKeown, K.: Automatic summarization. Found. Trends Inf. Retr. 5(2–3), 103–233 (2011)CrossRef
2.
See, A., Liu, P.J., Manning, C.D.: Get to the point: summarization with pointer-generator networks. In: Proceedings of the 55th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics. Association for Computational Linguistics (2017)
3.
Lin, C.-Y.: Rouge: a package for automatic evaluation of summaries. In: Text Summarization Branches Out: Proceedings of the ACL-04 Workshop
4.
Vinyals, O., Fortunato, M., Jaitly, N.: Pointer networks. In: Cortes, C., Lawrence, N.D., Lee, D.D., Sugiyama, M., Garnett, R. (eds.) Advances in Neural Information Processing Systems 28, pp. 2692–2700. Curran Associates Inc. (2015)
5.
Mi, H., Sankaran, B., Wang, Z., Ittycheriah, A.: Coverage embedding models for neural machine translation. In: EMNLP (2016)
6.
Saggion, H., Poibeau, T.: Automatic text summarization: past, present and future. In: Poibeau, T., Saggion, H., Piskorski, J., Yangarber, R. (eds.) Multi-source. Theory and Applications of Natural Language Processing, pp. 3–21. Multilingual Information Extraction and Summarization. Springer, Heidelberg (2013). https://​doi.​org/​10.​1007/​978-3-642-28569-1_​1CrossRef
7.
Nallapati, R., Zhou, B., dos Santos, C.N., Gülçehre, Ç., Xiang, B.: Abstractive text summarization using sequence-to-sequence RNNs and beyond. In: Proceedings of the 20th SIGNLL Conference on Computational Natural Language Learning, CoNLL 2016, Berlin, Germany, 11–12 August 2016 (2016)
8.
Cheng, J., Lapata, M.: Neural summarization by extracting sentences and words. In: Meeting of the Association for Computational Linguistics, pp. 484–494 (2016)
9.
Nallapati, R., Zhou, B., Ma, M.: Classify or select: Neural architectures for extractive document summarization. CoRR, abs/1611.04244 (2016)
10.
Cao, Z., Li, W., Li, S., Wei, F., Li, Y.: Attsum: joint learning of focusing and summarization with neural attention. In: International Conference on Computational Linguistics, pp. 547–556 (2016)
11.
12.
Ayana, S.S., Zhao, Y., Liu, Z., Sun, M.: Neural headline generation with sentence-wise optimization. arXiv:​1604.​01904v2 Computation and Language (2016)
13.
Bahdanau, D., Cho, K., Bengio, Y.: Neural machine translation by jointly learning to align and translate. In: International Conference on Learning Representations (ICLR) (2015)
14.
Sutskever, I., Vinyals, O., Le, Q.V.: Sequence to sequence learning with neural networks. In: Proceedings of the 27th International Conference on Neural Information Processing Systems, vol. 2, NIPS 2014 (2014)
15.
Vaswani, A., Shazeer, N., Parmar, N., Uszkoreit, J., Jones, L., Gomez, Q.V., Kaiser, Ł., Polosukhin, I.: Attention is all you need. In: Guyon, I., Luxburg, U.V., Bengio, S., Wallach, H., Fergus, R., Vishwanathan, S., Garnett, R. (eds.) Advances in Neural Information Processing Systems 30, pp. 6000–6010. Curran Associates Inc. (2017)
16.
Fan, A., Grangier, D., Auli, M.: Controllable abstractive summarization. CoRR, abs/1711.05217 (2017)
17.
Kikuchi, Y., Neubig, G., Sasano, R., Takamura, Y., Okumura, M.: Controlling output length in neural encoder-decoders. CoRR, abs/1609.09552 (2016)
Metadaten
Titel
Summary++: Summarizing Chinese News Articles with Attention
verfasst von
Juan Zhao
Tong Lee Chung
Bin Xu
Minghu Jiang
Copyright-Jahr
2018
Buch
Natural Language Processing and Chinese Computing

Print ISBN: 978-3-319-99500-7

Electronic ISBN: 978-3-319-99501-4

Copyright-Jahr: 2018

DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-319-99501-4_3

Premium Partner

    Bildnachweise