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原创 2019-EMNLP-Extractive Summarization of Long Documents by Combining Global and Local Context

摘要 提出一个针对长文档的抽取式形成摘要的模型，将整个文档的全局上下文和当前主题中的本地上下文结合起来。在这两个科学论文集Pubmed 和arXiv上对模型进行评估。在本文中，在决定一个句子是否是摘要的一部分时，同时捕获全局(整个文档)和局部上下文(例如，段落/主题)的分布式表示。 主要贡献有： （1）使用LSTM-minus来捕获局部上下文向量。LSTM-minus是一种学习文本跨度的embed...