摘要：

这是关注生成式摘要的问题。一般的方法是删除、改写、泛化、重新排序等方式来生成摘要。过去自动生成摘要的方法主要是语言激励限制(linguistically-inspired constraints)和输入文本的句法变换(syntactic transformations of the input text)，而本文则是数据驱动的（data-driven）、将神经系统与编码器结合起来的模型。，其中encoder中加入了attention机制。然后decoder中用了beam-search来寻找概率最大的句子。

背景：

目的是给定一个输入序列（x1,x2,,,xm），生成一个浓缩的总结(y1,y2,,,yn)(n<m)。该系统假设输出序列的长度是固定的。目标就是找到，其中s是一种scoring function，评价y的好坏

其中yc是已经生成的摘要中，窗口大小为C的窗口中的部分。特别的，对于给定的输入序列考虑log probability ，有

那么就目标就变成了

模型结构：

（a）中yc->p的部分就是个feed-forward neural network language model(NNLM)，其输入是yc(当前产生的上下文，c为窗口大小)，然后与词向量矩阵E做映射得到词向量，经过线性变化以及激活函数得到h，经过V的传播，然后加上左边attention-based的encoder，最后一起softmax得到输出。也就是yi+1的概率受到输入和已经输出词的共同影响。具体过程如下：

而其中的enc过程就是右图（b）

bag-of-words:

其中p给予了uniform distribution，赋予了每个单词相同的权重，且不考虑顺序

convolutional encoder:

通过邻近卷积来考虑相邻单词间的互动

attention based encoder:

与上面的bag-of-words相似，只是将uniform distribution替换成了soft alignment P

其中Q是smoothing window ， p是attention distribution

生成摘要：

使用beam search来搜索

扩展：

这个模型的结果与人类摘要相比还是有些问题，可以人工添加一些features，修改scoring function直接估计summary的概率：

最后

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