中科携手共抗白癜风 http://www.pfzhiliao.com/
选自arXiv作者：SandeepSubramanian等机器之心编译参与：Panda写论文是一件「痛并快乐着」的事情。快乐的是可以将自己的研究公之于众，痛苦的是有大段大段的文本内容需要完成。特别是摘要、引言、结论，需要不断重复说明论文的主要研究、观点和贡献。现在，这样的工作可以依赖AI完成了。ElementAI的研究者们提出了一种新的模型，使用Transformer架构，自动地生成论文的摘要。AI攒论文的进程又往前走了一步。在开始正文前，请读者们先读下面一段摘要：译文：「我们提出了一种通过神经摘要为超过数千词的长文本生成抽象摘要的方法。我们先在生成摘要之前执行一个简单的抽取步骤，然后再将其用于在相关信息上调整transformer语言模型，之后将其用于生成摘要。我们表明这个抽取步骤能显著提升摘要结果。我们还表明这个方法能得到比之前的使用复制机制的方法更抽象的摘要，同时还能得到更高的rouge分数。」读起来怎么样？事实上，以上你看到的摘要内容都不是人类完成的，它是由论文中的机器学习模型写出来的。这是来自ElementAI的研究者最新公布的研究成果，他们使用了一种类似GPT的方法生成了相关研究论文的摘要。文本摘要是NLP中的常见任务了。文档摘要如果能做到很好，可以极大程度减轻文字工作者的工作量，快速提炼文本核心内容，加速文本信息的提取、阅读和生产效率。如果能够将相关算法应用在论文写作上，是不是摘要、引言、相关工作、结论部分都可以省很多功夫了？但是，正是因为现有的相关算法不够成熟，能够实际应用在生产中的文档摘要算法不多，而且现有的算法普遍只能生成短的、描述事实的文本（在一些新闻平台有所应用）。要将带有逻辑结构的长文本进行抽取和摘要化处理，这样的算法并不常见。现在，这篇介绍论文摘要抽取生成的论文，也许会给这个NLP中的经典任务带来新的解决思路。论文

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