Controlled Text Reduction

我们将受控文本缩减形式化为一个独立的任务，其输入是具有标记目标内容跨度的源文本 (“突出显示”)。然后，模型需要生成包含所有且仅包含目标信息的连贯文本。我们提倡这种模型的潜力，既可以用于模块化全自动摘要，也可以用于半自动的人在循环用例。为了进行适当的研究，我们为任务众包了高质量的开发和测试数据集。此外，我们利用预先训练的摘要源对齐模型，从可用的摘要基准中自动生成更大的 “银色” 训练数据集。最后，利用这些数据集，我们提出了一个有监督的基线模型，显示了有希望的结果和深刻的分析。