原文链接：https://arxiv.org/abs/1808.06885
Task
亚马逊产品的标题往往很长，搜索页不能把产品题目显示清楚，从而影响顾客购买。
在淘宝上对标题进行自动总结，以简短的方式显示出产品的关键信息。
该项任务有两个限制：
1）不能引入与产品无关的信息——解决方法：使用指针网络直接复制
2）保留关键信息——解决方法：增加知识编码器（knowledge encoder），引入先验知识（品牌名等）
Model
模型如下图所示，编码器编码后，利用attention机制、知识编码器做出预测。
注意力分布
标题编码器和知识编码器采用类似的方式编码，即通过输入层隐态和解码向量进行类似attention的计算，并经过softmax得到注意力分布。
答案预测
第t步预测单词w的概率通过对两种注意力分布的加权和得到。
其中决定知识编码与标题编码比例的参数λ由下式计算，即计算解码向量、前一步的预测，以及两种解码器的隐态对attention加权平均，分别做线性变换后通过非线性激活函数。
Results
以下是产品标题总结的结果示例。本文的模型增加先验知识后达到了比较好的效果，超过了seq2seq、指针网络和指针生成网络。
原文：https://www.cnblogs.com/zkwang/p/12920137.html