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随着互联网产生的文本数据越来越多,文本信息过载问题日益严重,对各类文本进行一个“降维”处理显得非常必要,而文本摘要就是其中一个重要的手段。 本文首先介绍了经典的文本摘要方法,随后分析了对话摘要的模型,并分享了美团在真实对话摘要场景中面临的挑战。同时基于实际的场景,本文提出了阅读理解的距离监督Span-Level对话摘要方案(已发表在SIGIR 2021),该方法比强基准方法在ROUGE-L指标和BLEU指标上提升了3%左右。
随着互联网产生的文本数据越来越多,文本信息过载问题日益严重,对各类文本进行一个“降维”处理显得非常必要,而文本摘要就是其中一个重要的手段。
本文首先介绍了经典的文本摘要方法,随后分析了对话摘要的模型,并分享了美团在真实对话摘要场景中面临的挑战。同时基于实际的场景,本文提出了阅读理解的距离监督Span-Level对话摘要方案(已发表在SIGIR 2021),该方法比强基准方法在ROUGE-L指标和BLEU指标上提升了3%左右。
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