【论文阅读笔记】Autoencoder as Assistant Supervisor
Autoencoder as Assistant Supervisor: Improving Text Representation for Chinese Social Media Text Summarization / 自动编码器作为监督器：改进中文社交媒体文本摘要的文本表示方法
Abstract
目前大多数的摘要文本模型都是基于序列到序列的模型（Seq2Seq）。社交媒体的源内容冗长且嘈杂，因此Seq2Seq很难学习到准确的语义表示。与源内容相比，注释摘要短小精悍。此外，它与源内容具有相同的含义。在这项工作中，我们监督学习源内容的表示与摘要的表示。在实现中，我们将摘要自动编码器作为Seq2Seq的监督。在之前的工作基础上，我们在一个流行的中国社交媒体数据集上评估了我们的模型。实验结果表明，该模型在基准数据集上达到了最先进的性能。
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