AI写论文更近一步？联邦学习怎样与通信领域结合( 三 )_

推荐：本文介绍了强化学习在系统优化中的一系列应用。通过这样的综述论文，读者可以了解什么时候使用深度强化学习，什么时候更适合使用随机搜索等其他算法。

论文 3：On Extractive and Abstractive Neural Document Summarization with Transformer Language Models

作者：Sandeep Subramanian、Raymond Li、Jonathan Pilault、 Christopher Pal

论文地址：https://arxiv.org/pdf/1909.03186.pdf

摘要：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。

这段摘要读起来怎么样？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 Element AI 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。