LtoG:局部到全局映射的长文本自动摘要

摘要

自动摘要技术可帮助人们迅速获取文本的核心观点及主要内容，提高用户的信息获取速度，但是传统的长文本摘要技术主要集中于抽取句子，会导致抽取信息碎片化，严重影响了生成摘要的质量。为了解决这些问题，提出了一种局部到全局映射的抽取-生成式摘要方法(LtoG)。LtoG是一种结合了“扫描”和“基于深度阅读的生成”两阶段的框架。在扫描阶段，将输入文本切分成块，抽取显著的块。在生成阶段，引入了一种层次训练方法来训练一个模型，利用局部信息到全局映射生成总体摘要。该方法在ICSI和QMSum数据集上分别取得了2.00/1.53/1.62、1.45/0.42/0.69的ROUGE-1/2/L分数提升。证明本文中提出的LtoG能够使用相对较小的内存处理任意长的文本，有效解决了传统基于句子抽取方法中存在的信息碎片化问题。

关键词

长文本 / 切分 / 抽取-生成 / 局部到全局