Παρακαλώ χρησιμοποιήστε αυτό το αναγνωριστικό για να παραπέμψετε ή να δημιουργήσετε σύνδεσμο προς αυτό το τεκμήριο:
https://ruomo.lib.uom.gr/handle/7000/878
Πλήρης εγγραφή μεταδεδομένων
Πεδίο DC | Τιμή | Γλώσσα |
---|---|---|
dc.contributor.author | Karanikolos, Apostolos | - |
dc.contributor.author | Refanidis, Ioannis | - |
dc.contributor.editor | Abbas, Mourad | - |
dc.contributor.editor | Freihat, Abed Alhakim | - |
dc.date.accessioned | 2021-04-02T15:24:42Z | - |
dc.date.available | 2021-04-02T15:24:42Z | - |
dc.date.issued | 2019-09 | - |
dc.identifier.uri | https://www.aclweb.org/anthology/W19-74.pdf | en_US |
dc.identifier.uri | https://ruomo.lib.uom.gr/handle/7000/878 | - |
dc.description.abstract | Modern text summarizers are big neural networks (recurrent, convolutional, or transformers) trained end-to-end under an encoder-decoder framework. These networks equipped with an attention mechanism, that maintains a memory of their source hidden states, are able to generalize well to long text sequences. In this paper, we explore how the different modules involved in an encoder-decoder structure affect the produced summary quality as measured by ROUGE score in the widely used CNN/Daily Mail and Gigaword summarization datasets. We find that encoding the position of the text tokens before feeding them to a recurrent text summarizer gives a significant, in terms of ROUGE, gain to its performance on the former but not the latter dataset. | en_US |
dc.language.iso | en | en_US |
dc.publisher | The Association for Computational Linguistics | en_US |
dc.subject | FRASCATI::Natural sciences::Computer and information sciences | en_US |
dc.subject.other | natural language processing | en_US |
dc.subject.other | abstractive text summarization | en_US |
dc.subject.other | neural sequence to sequence models | en_US |
dc.subject.other | positional embeddings | en_US |
dc.title | Encoding Position Improves Recurrent Neural Text Summarizers | en_US |
dc.type | Conference Paper | en_US |
dc.contributor.department | Τμήμα Εφαρμοσμένης Πληροφορικής | en_US |
local.identifier.firstpage | 143 | en_US |
local.identifier.lastpage | 150 | en_US |
local.identifier.volumetitle | Proceedings of the 3rd International Conference on Natural Language and Speech Processing (ICNLSP 2019) | - |
local.identifier.eisbn | 978-1-950737-62-8 | en_US |
Εμφανίζεται στις Συλλογές: | Τμήμα Εφαρμοσμένης Πληροφορικής |
Αρχεία σε αυτό το Τεκμήριο:
Αρχείο | Περιγραφή | Μέγεθος | Μορφότυπος | |
---|---|---|---|---|
paper_8.pdf | Preprint | 889,59 kB | Adobe PDF | Προβολή/Ανοιγμα |
Τα τεκμήρια στο Αποθετήριο προστατεύονται από πνευματικά δικαιώματα, εκτός αν αναφέρεται κάτι διαφορετικό.