0 摘要

此论文将句子打分与选择作为主要的任务而不仅是子任务, 使用分层编码器获取句子的分布式表示，作者将打分系统融入模型，根据前面的句子直接预测当前句的相对重要性。达到了CNN/Daily Mail数据集上的state-of-the-art(话说几乎看过的论文都是这么说的2333)

1 介绍

之前的传统方法已经有大量的句子打分与句子选择的应用(确实，可参考我前篇博文: Ranking Sentences for Extractive Summarization with Reinforcement Learning，不过这篇论文采用了强化学习策略。)
重要的传统方法:

ILP（整数线性规划）方法将句子选择问题抽象为一个在某些限制下(例如长度)的优化问题。
Submodular functions: 同样是一种优化方法，从文档中找出一个最优的句子序列子集
《A redundancy-aware sentence regression framework for extractive summarization》训练了两个神经网络并且使用了人工提取的特征，一个用于对句子重要程度进行排序，一个用于评估当前摘要的冗余程度

作者提出的模型: NEUSUM(将对句子重要程度排序与评估摘要冗余度两个任务组合为一个，并且训练方式为端到端的，没有任何人工干预的成分(话说NN的论文几乎都是end to end，这作者这几句话简直在扯))

本文贡献:
1 对于抽取式文档摘要任务，本文提出了联合句子评分与句子选择的模型
2 能端到端地训练模型，无需人工制作特征
3 达到了stoa(CNN/Daily Mail)

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