{“状态”:“确定”,“消息类型”:“工作”,“信息版本”:“1.0.0”,“邮件”:{“索引”:{“日期-部分”:[[2022,3,30]],“日期-时间”:“2022-03-30T17:49:19Z”,“时间戳”:1648662559964},“发布者位置”:“查姆”,“引用-计数”:25,“出版商”:“斯普林格国际出版”,“isbn-type”:[{“值”:“9783319973036”,“类型”:”打印“},{“值”:“9783319973043”,“type”:“electronic”}],“license”:[{“start”:{“date-parts”:[[2018,1,1]],“date-time”:“2018-01-01T00:00:00Z”,“timestamp”:1514764800000},“content-version”:“unspecified”,“delay-in-days”:0,“URL”:“http:\\/www.springer.com\/tdm”}]},“short-container-title”:[],“published-print”用法:{“date-parts”:[[2018]]},“DOI”:“10.1007\/978-3-319-97304-3_62”,“type”:“book-chapter”,“created”:{”date-part“:[[2018,7,26]],“date-time”:“2018-07-26T18:34:06Z”,“timestamp”:1532630046000},”page“:”811-823“,”update-policy“:“http://\/dx.DOI.org\/10007\/springer_crossmark_policy”,“source”:“Crossref”,“is-referenced-by-count”:0,“title”:[“提高阅读效率:双注意和复制生成网络的多内容摘要”],“前缀”:“10.1007”,“作者”:[{“给定”:“Xi”,“家庭”:“Zhang”,“序列”:“第一”,“从属”:[]},{“给出”:“华平”,“家族”:“张”,“顺序”:“附加”,“隶属”:[]},“affiliation”:[]}],“member”:“297”,“published-on-line”:{“date-parts”:[[2018,7,27]]},“reference”:[{“key”:“62_CR1”,“unstructured”:“Bahdanau,D.,Cho,K.,Bengio,Y.:通过联合学习对齐和翻译的神经机器翻译。CoRR abs\/1409.0473(2014)。\nhttp:\/\/arxiv.org\/abs\/1409.047”},{“key”:”62_CR2“,”非结构化”:“Chopra,S.,Auli,M.,Rush,A.M.:使用注意递归神经网络的抽象句子摘要。摘自:计算语言学协会北美分会2016年会议:人类语言技术,NAACL HLT 2016,美国加利福尼亚州圣地亚哥,2013年6月12日至2016年6月17日,pp.93\u201398(2016).\nhttp:\/\/aclweb.org\/antology\/N\/N16\/N16-1012.pdf“},{“key”:“62_CR3”,“unstructured”:“Chorowski,J.、Bahdanau,D.、Serdyuk,D.、Cho,K.、Bengio,Y.:语音识别的基于注意的模型。摘自:《神经信息处理系统进展》第28期:2015年神经信息处理体系年度会议,2013年12月7日,加拿大魁北克省蒙特利尔,第577\u2013585页(2015)。\nhttp:\/\/papers.nips.cc\/paper \/5847-基于注意力的模型-语音再识别“},{“key”:“62_CR4”,“doi-asserted-by”:“crossref”,“unstructured”:“Dorr,B.,Zajic,D.,Schwartz,R.:模糊限制语:标题生成的解析和修剪方法。摘自:HLT-NAACL 2003年文本摘要研讨会论文集,第5卷,第1\u20138页。计算语言学协会(2003)“,”DOI“:”10.3115\/1119468“},{”key“:”62_CR5“,”first page“:“2121”,“volume”:“12”,“author”:“JC Duchi”,“year”:“2011”,“unstructured”:“Duchi,J.C.,Hazan,E.,Singer,Y.:在线学习和随机优化的自适应次梯度方法。J.Mach.Learn.Res.12,2121\u20132159(2011)”,“新闻标题“:”J.Mach。学习。Res.“},{”key“:”62_CR6“,”unstructured“:”Flick,C.:Rouge:一个自动评估摘要的包。In:The Workshop on Text Summarization Branches Out,p.10(2004)“}”,{“key”:“62_CR7”,“unstructure”:“”Gu,J.、Lu,Z.、Li,H.、Li、V.O.K.:将复制机制纳入序列到序列学习。摘自:《计算语言学协会第54届年会论文集》,ACL 2016,7\u201312,2016年8月,德国柏林,第1卷:长篇论文(2016)。\nhttp:\/\/aclweb.org\/contrology\/P16\/P16-115.pdf“},{“key”:“62_CR8”,“unstructured”:“G\u00fcl\u00e7ehre,\u00c7.,Ahn,S.,Nallapati,R.,Zhou,B.,Bengio,Y.:指向未知单词。摘自:《计算语言学协会第54届年会论文集》,ACL 2016,7\u201312,2016年8月,德国柏林,第1卷:长篇论文(2016)。\nhttp:\/\/aclweb.org\/contrology\/P16\/P16-1014.pdf“},{“key”:“62_CR9”,“unstructured”:“Hermann,K.M.,Kocisk\u00fd,T.,Grefenstette,E.,Espeholt,L.,Kay,W.,Suleyman,M.,Blunsom,P.:阅读和理解的教学机器。摘自:《神经信息处理系统进展》第28期:2015年神经信息处理体系年度会议,2013年12月7日,加拿大魁北克省蒙特利尔,第1693页,20131701(2015)。\nhttp:\/\/papers.nips.cc\/paper\/5945-teaching-machines-to-read-and-complept“},{”key“:”62_CR10“,”unstructured“:”Nallapati,R.,Zhai,F.,Zhou,B.:Summarunner:基于递归神经网络的文档摘要序列模型。参见:《第三十届AAAI人工智能会议论文集》,2017年2月4日,美国加利福尼亚州旧金山,第3075\u20133081页(2017)。\nhttp:\/\/aaai.org\/ocs\/index.php\/aaai\/AAAI17\/paper\/view\/14636“},{“key”:“62_CR11”,“unstructured”:“Nallapati,R.,Zhou,B.,Ma,M.:分类或选择:提取文档摘要的神经体系结构。CoRR abs \/1611.04244(2016)。\nhttp:\/\\/arxiv.org\/abs\/1611.104244”},}“key”:Nallapati,R.,Zhou,B.,dos Santos,C.N.,G\u00fcl\u00e7ehre,\u00c7.,Xiang,B.:使用序列到序列RNN及其后的抽象文本摘要。在:《第20届SIGNLL计算自然语言学习会议论文集》,CoNLL 2016,德国柏林,2013年11月12日,2016年8月12日,第280\u2013290页(2016)。\nhttp:\/\/acweb.org/选集\/K\/K16\/K16-1028.pdf“},{“key”:“62_CR13”,“doi asserted by”:“publisher”,“unstructured”:“Nam,H.,Ha,J.,Kim,J.:用于多模态推理和匹配的双注意网络。2017年IEEE计算机视觉和模式识别会议,2017年CVPR,美国夏威夷州火奴鲁鲁,2017年7月21日,第2156\u20132164页(2017)。\nhttps:\/\/doi.org\/10.109\/CVPR.2017.232,“,”doi“:”10.1109\/CVPR.2017.232“,”},{“key”:“62_CR14”,“series-title”:“计算机科学讲稿(人工智能讲稿)”,“doi-asserted-by”:“publisher”,“first page”:《205》,“doi”:“10.1007\/3-540-36127-8_20”,“volume-title”:《人工智能进展》,“author”:“JL Neto“,”年”:“2002年”,“非结构化”:“Neto,J.L.,Freitas,A.A.,Kaestner,C.A.A.:使用机器学习方法的自动文本摘要。摘自:Bittencourt,G.,Ramalho,G.L.(编辑)SBIA 2002。LNCS(LNAI),第2507卷,第205\u2013215页。斯普林格,海德堡(2002)。\nhttps:\/\/doi.org/10.1007\/3-540-36127-8_20“},{“key”:“62_CR15”,“非结构化”:“Paulus,R.,Xiong,C.,Socher,R.:抽象摘要的深度强化模型。CoRR abs\/1705.04304(2017)。\nhttp:\/\/arxiv.org/abs\/1705.04304“},{“key”:“62_CR16”,doi断言为”:“publisher”,“非结构化”:“Ren,P.,Chen,Z.,Ren,Z..,Wei,F.,Ma,J.,de Rijke,M.:利用上下文句子关系,利用神经注意模型进行摘要提取。参见:第40届ACM SIGIR信息检索研究与开发国际会议记录,日本东京新宿,2017年8月7日,第95\u2013104页(2017)。\nhttps:\/\/doi.org\/10.1145\/3077136.3080792“,“doi”:“10.1145\/307736.3080791”},{“key”:“62_CR17”,“doi-asserted-by”:“crossref”,“unstructured”:“Rush,A.M.,Chopra,S.,Weston,J.:抽象句子总结的神经注意模型。摘自:EMNLP,第379\u2013389页。计算语言学协会(2015)“,”DOI“:”10.18653\/v1\/D15-1044“},{”key“:”62_CR18“,”DOI-asserted-by“:”publisher“,”unstructured“:”参见,A.,Liu,P.J.,Manning,C.D.:直截了当:用指针生成器网络进行总结。摘自:《计算语言学协会第55届年会会议记录》,ACL 2017,加拿大温哥华,2013年7月30日\u20134年8月,第1卷:长篇论文,第1073\u20131083页(2017)。\nhttps:\/\/doi.org\/10.18653\/v1\/P17-1099“,“doi”:“10.18653\/v1\/P17-1099”},{“key”:“62_CR19”,“doi-asserted-by”:“publisher”,“unstructured”:“Seo,S.、Huang,J.、Yang,H.、Liu,Y.:具有双重局部和全局关注度的可解释卷积神经网络,用于评估评级预测。参见:《第十一届ACM推荐系统会议记录》,RecSys 2017,意大利科莫,2017年8月27日,第297\u2013305页(2017)。\nhttps:\/\/doi.org\/10.1145\/310959.3109890“,“doi”:“10.1145\/3109859.3109890”},{“key”:“62_CR20”,“doi-asserted-by”:“publisher”,“unstructured”:“Tong,B.等人:学习从多变量测井曲线生成岩石描述,并注意分层。摘自:《第23届ACM SIGKDD知识发现和数据挖掘国际会议论文集》,加拿大NS哈利法克斯,2013年8月13日至2017年8月17日,第2031页至第20132040页(2017年)。\nhttps:\/\/doi.org\/10.1145\/3097983.3098132“,”doi“:”10.1145\/30979 83.30981“},{“key”:“62_CR21”,“unstructured”:“Venugopalan,S.、Xu,H.、Donahue,J.、Rohrbach,M.、Mooney,R.J.、Saenko,K.:使用深度递归神经网络将视频翻译成自然语言。摘自:计算语言学协会北美分会2015年会议:人类语言技术,NAACL HLT 2015,美国科罗拉多州丹佛,2013年5月31日-2015年6月,第1494\u20131504页(2015)。\nhttp:\/\/aclweb.org\/antology\/N\/N15\/N15-1173.pdf“},{“key”:“62_CR22”,“unstructured”:“Vinyals,O.,Fortunato,M.,Jaitly,N.:指针网络。In:Advances In Neural Information Processing Systems 28:Annual Conference on Neural Information Processing System 2015,7\u201312 December,加拿大魁北克省蒙特利尔,pp.2692\u20132700(2015).\nhttp:\/\/papers.nips.cc\/paper\/5866-pointer-networks“},{“key”:“62_CR23”,“doi-asserted-by”:“publisher”,“unstructured”:“Wang,X.,et al.:学习人类编辑的文章推荐动态注意深度模型\u2019演示。摘自:《第23届ACM SIGKDD知识发现和数据挖掘国际会议论文集》,加拿大NS哈利法克斯,2013年8月13日至2017年8月17日,第2051页至第20132059页(2017年)。\nhttps:\/\/doi.org\/10.1145\/3097983.3098096“,”doi“:”10.1145\/30979 83.30980 96“},{“key”:“62_CR24”,“unstructured”:“Zeng,W.,Luo,W.、Fidler,S.,Urtasun,R.:具有可读和复制机制的高效摘要。CoRR abs \/1611.03382(2016)。\nhttp:\/\\/arxiv.org\/abs\/1611.0 3382”},“key“:”62_CR25“,”doi-asserted by“:”publisher“,”unstructured“:”周,Q.,杨,N.,魏,F.,周,M.:抽象句子摘要的选择性编码。摘自:《计算语言学协会第55届年会论文集》,ACL 2017,加拿大温哥华,2013年7月30日至8月,第1卷:长篇论文,第1095\u20131104页(2017)。\nhttps:\/\/doi.org\/10.18653\/v1\/P17-1101“,”doi“:”10.18653\/v1\/P17-1101“}],”container-title“:[”计算机科学讲义“,”PRICAI 2018:人工智能趋势“],”original-title”:[],“link”:[{“URL”:“http://\/link.springer.com\/content\/pdf\/101007\/978-319-97304-3_62”,“content-type”:“unspecified”,“content-v版本“:”vor“,”intended-application“:”相似性检查“}],”存放“:{”日期部分“:[[2018,7,26]],”日期时间“:”2018-07-26T19:15:51Z“,”时间戳“:1532632551000},”分数“:1,”资源“:{primary”:{“URL”:“http://\link.sprimary.com\/10007\/978-3-319-97304-3_62”}},“副标题”:[],“短标题”:[],“已发布”:{“日期部分”:[2018]]},“ISBN”:[“9783319973036”,“9783319973043“],”references-count“:25,”URL“:”http://\/dx.doi.org\/10.1007\/978-3-319-97304-3_62“,”关系“:{},”ISSN“:[”0302-9743“,”1611-3349“],“ISSN-type”:[{“value”:“0302-974”,”type“:”print“},{“value”:“1611-3399”,”类型“:”electronic“}],”subject“:[],”published“:{”date-pa rts”:【2018年】}}}