{“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”：[[2024,8,30]]，“日期-时间”：“2024-08-30T10:07:01Z”，“时间戳”：1725012421517}，“引用-计数”：0，“发布者”：“人工智能发展协会（AAAI）”，“问题”：“14”，“内容-域”：{“域”：[]，“交叉标记-限制”：false}，“short container-title”：[“AAAI”]，“抽象”：“句子级提取摘要是一项基本但具有挑战性的任务，最近一些强大的方法倾向于按照预测的概率排序句子，直到达到长度限制，即“Top-k策略”。该长度限制是基于验证集确定的，因此缺乏灵活性。在这项工作中，我们提出了一种更灵活、更准确的非自回归方法来进行单文档提取摘要，即提取不固定数量的摘要句子，而不需要排序步骤。当预测的概率超过阈值时，我们将这种方法称为ThresSum，因为它可以同时或单独从源文档中选取句子。在训练过程中，该模型通过迭代精化增强句子表示，中间潜在变量受到一些软标签的弱监督，这些软标签是通过使用知识提取算法调整温度逐步生成的。具体来说，使用高值初始化温度，并随着迭代而下降，直到温度为1。在CNN DM和NYT数据集上的实验结果证明了ThresSum的有效性，其显著优于BERTSUMEXT，CNN DM上的ROUGE-1分数显著提高了0.74。我们的源代码将在Github上提供<\/jats:p>“，”DOI“：”10.1609\/aaai.v35i14.17552“，”type“：”journal-article“，”created“：{”date-parts“：[2022,9,8]]，”date-time“：”2022-09-08T19:55:08Z“，”timestamp“：1662666908000}“，”page“：“13134-13142”，“source”：“Crossref”，”is-referenced-by-count“：3，”title“：[”带阈值的灵活非自回归提取摘要：如何提取非固定数量的摘要句“]，”前缀“：”10.1609“，”卷“：”35“，”作者“：[{”给定“：”瑞鹏“，”家庭“：”贾“，”序列“：”第一“，”从属“：[]}，{”已知“：”延安“，”家族“：”曹“sequence“：”additional“，”affiliation“：[]}，{”given“：”Fang“，”family“：”Fong“，“sequence”：“additional”，“affiliance”：[]{“given”：“Pengfei”，“family”：“Yin”，“segment”：“additional”、“affidiation”：[]}，“givent”：“Shi”、“families”：“Wang”、“sequece”：“附加”、“filiation”：[]}]，“member”：“9382”，“published on”：{“date-parts”：[[2021,5,18]]}，“集装箱标签”：[“AAAI人工智能会议记录“]，“original-title”：[]，“link”：[{“URL”：“https:\/\/ojs.AAAI.org\/index.php\/AAAI\/aarticle\/download\/17552\/17359”，“content-type”：“application\/pdf”，“content-version”：“vor”，“intended-application”：“text-mining”}，{“URL”：“https:\/\/ojs.aaai.org\/index.php\/aaai\/article\/download\/17552\/17359“，”内容类型“：”未指定“，”content-version“：”vor“，”intended-application“：”相似性检查“}]，”存放“：{”日期部分“：[[2022,9,8]]，”日期时间“：”2022-09-08T19:55:08Z“，”时间戳“：1662669080000}，”分数“：1，”资源“：”{“主要”：{“URL”：“https:\/\/ojs.aaai.org\/index.php\/aaai\/article\/view\/17552“}}，”副标题“：[]，”短标题“：[]，”已发布“：{”日期部分“：[2021,5,18]]}，“引用计数”：0，”日志发布“：}”问题“：“14”，”发布在线“：{”日期部分609\/aaai.v35i14.17552“，”关系“：{}，”ISSN“：[”2374-3468“，”2159-5399“]，”issn-type“：[{”value“：“2374-3468”，“type”：“electronic”}，{”value“：“2159-5399”，“type”：“print”}]，“subject”：[]，“published”：{”date-parts“：[2021,5,18]]}}}