摘要：
原文链接：https://arxiv.org/abs/1808.06885 Task 亚马逊产品的标题往往很长，搜索页不能把产品题目显示清楚，从而影响顾客购买。 在淘宝上对标题进行自动总结，以简短的方式显示出产品的关键信息。 该项任务有两个限制： 1）不能引入与产品无关的信息——解决方法：使用指针网 阅读全文
摘要：
Pointer Generator Network 原文链接：https://arxiv.org/abs/1704.04368 Motivation 对于文本总结问题，传统seq2seq模型会产生事实性错误、病句（红色），而指针网络会产生重复的情况（绿色）。指针网络+覆盖机制消除了重复，达到了比较好 阅读全文
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原文链接：https://arxiv.org/abs/1603.06393 Motivation 传统的Seq2seq模型存在OOV（Out Of Vocabulary）问题，即对于超出词表的词难以预测。实际上，这种问题可以通过直接从输入复制单词来解决。例如如下的对话问题中，姓名、原句都可以直接复制 阅读全文
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原文链接：https://arxiv.org/abs/1506.03134 Motivation 现有的序列化预测通常使用RNN。RNN的问题在于输出数量固定，对于答案长度动态变化的问题并不适用。 作者以凸包问题（Convex Hull）为例。给定一定数量的点，希望找到一系列点组成凸多边形，使得任一 阅读全文