基于 Cover Trees 的增量抽取式意见摘要

BriefGPT - AI 论文速递 · 2024-01-16T00:00:00Z

该研究提出了一种基于孪生网络的无监督抽取式摘要模型，通过双向预测目标进行训练。该模型可以进行端到端训练，并引入了可微分的长度控制模块。实验证明，该模型在句子编码器相同的情况下，优于基准方法，并在长度控制能力方面表现出色。人工评估结果也证明了该模型在相关性和一致性方面的优势。