深層学習アーキテクチャを活用した注意機構を備えたニューラルシーケンス・ツー・シーケンスモデリングによる抽象的テキストサマリゼーションの高度な文脈理解

本研究は、構造、意味、ニューラルベースのアプローチを統合した新しい抽象的テキストサマリゼーションのフレームワークを提案する。このフレームワークは、単一文書の要約生成において、語義曖昧性解消、語彙の一般化、ニューラルシーケンス・ツー・シーケンスモデルによる要約生成、そして後処理による要約の改善を行う。