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We propose a new framework for abstractive text summarization based on a sequence-to-sequence oriented encoderdecoder model equipped with a deep recurrent generative decoder (DRGN). Latent structure information implied in the target summaries is learned based on a recurrent latent random model for improving the summarization quality. Neural variational inference is employed to address the intractable posterior inference for the recurrent latent variables. Abstractive summaries are generated based on both the generative latent variables and the discriminative deterministic states. Extensive experiments on some benchmark datasets in different languages show that DRGN achieves improvements over the state-ofthe-art methods.
Deep Recurrent Generative Decoder for Abstractive Text Summarization∗

Résumé. Le crowdsourcing, un enjeu économique majeur, est le fait d’externaliser une tâche interne d’une entreprise vers le grand-public, la foule. C’est ainsi une forme de sous-traitance digitale destinée à toute personne susceptible de pouvoir réaliser la tâche demandée généralement rapide et non automatisable. L’évaluation de la qualité du travail des participants est cependant un problème majeur en crowdsourcing. En effet, les contributions doivent être contrôlées pour assurer l’efficacité et la pertinence d’une campagne. Plusieurs méthodes ont été proposées pour évaluer le niveau d’expertise des participants. Ce travail a la particularité de proposer une méthode de calcul de degrés d’expertise en présence de données dont l’ordre de classement est connu. Les degrés d’expertise sont ensuite considérés sur des données sans ordre pré-établi. Cette méthode fondée sur la théorie des fonctions de croyance tient compte des incertitudes des réponses et est évaluée sur des données réelles d’une campagne réalisée en 2016.
Une mesure d’expertise pour le crowdsourcing

Combining abstract, symbolic reasoning with continuous neural reasoning is a grand challenge of representation learning. As a step in this direction, we propose a new architecture, called neural equivalence networks, for the problem of learning continuous semantic representations of algebraic and logical expressions. These networks are trained to represent semantic equivalence, even of expressions that are syntactically very different. The challenge is that semantic representations must be computed in a syntax-directed manner, because semantics is compositional, but at the same time, small changes in syntax can lead to very large changes in semantics, which can be difficult for continuous neural architectures. We perform an exhaustive evaluation on the task of checking equivalence on a highly diverse class of symbolic algebraic and boolean expression types, showing that our model significantly outperforms existing architectures.

Learning Continuous Semantic Representations of Symbolic Expressions