三、方法
3.1 问题形式化
假设我们有一个数据集D = {（Ti，Bi，Ci）} Ni = 1，其中第三个三元组（Ti，Bi，Ci）由新闻标题Ti，新闻正文Bi和评论Ci组成。我们的目标是估计一个D的概率分布P（C | T，B），因此，给定具有新闻标题和新闻主体B的新文章（T，B），我们可以在P（C | T，B）之后生成注释C
3.2 模型介绍
图1展示了我们模型的架构，简而言之，该模型由一个阅读网络和一个生成网络组成。阅读网络首先在表示层中分别表示新闻标题和新闻正文，然后通过将标题通过融合层融合到正文中来形成整个文章的表示形式，最后通过预测从文章中提取出一些显着的跨度层。然后将显着范围和新闻标题馈入生成网络以合成注释
模型架构
三、方法 3.1 问题形式化 假设我们有一个数据集D = {（Ti，Bi，Ci）} Ni = 1，其中第三个三元组...
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本文标题：Read, Attend and Comment: A Deep
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