<div style="   ;; line-height: 23.8px;  ">Hi Adapters,</div><div style="   ;; line-height: 23.8px;  "><br></div><div style="   ;; line-height: 23.8px;  ">I will giv<font editorwarp__="1" style="line-height: 23.8px; display: inline;">e a talk about paper  "</font><font editorwarp__="1" style="display: inline; font-size: 14px; font-family: Verdana; color: rgb(0, 0, 0); background-color: rgba(0, 0, 0, 0); font-weight: 400; font-style: normal;">
<span class="fontstyle0">An Entity-Driven Framework for Abstractive Summarization</span>"</font><font editorwarp__="1" style="line-height: 23.8px; display: inline;"> which is accepted by emnlp 2019.</font></div><div style="   ;; line-height: 23.8px;  "><font editorwarp__="1" style="line-height: 23.8px; display: inline;"><br></font></div><div style="   ;; line-height: 23.8px;  "><font editorwarp__="1" style="display: inline; font-size: 14px; font-family: Verdana; color: rgb(0, 0, 0); background-color: rgba(0, 0, 0, 0); font-weight: 400; font-style: normal;">In this paper, they</font><span class="fontstyle0"> introduce </span><span class="fontstyle2">SENECA</span><span class="fontstyle0">, a novel System for ENtitydrivEn Coherent Abstractive summarization </span>framework that leverages entity information to generate informative and coherent abstracts.</div><span class="fontstyle0"><div><span class="fontstyle0"><br></span></div>Their framework takes a two-step approach:(1) an </span><span class="fontstyle3">entity-aware content selection </span><span class="fontstyle0">module first identifies salient sentences from the input, then (2) an </span><span class="fontstyle3">abstract generation </span><span class="fontstyle0">module conducts cross-sentence information compression and abstraction to generate the final summary, which is trained with rewards to promote coherence, conciseness, and clarity. </span>The two components are further connected using reinforcement learning. <div><br></div><div>Automatic evaluation shows that the model significantly outperforms previous state-of-the-art on ROUGE and the proposed coherence measures on New York Times and CNN/Daily Mail datasets. Human judges further rate our system summaries as more informative and coherent than <span class="fontstyle0">those by popular summarization models.</span><div><div style="   ;; line-height: 23.8px;  "><font editorwarp__="1" style="line-height: 23.8px; display: inline;"><br></font></div><font editorwarp__="1" style=" line-height: 23.8px ; ; ; ;; display: inline; "></font><div style="   ;; line-height: 23.8px;  "><span style="font-family: arial, helvetica, sans-serif; font-size: 16px; line-height: 27.2px;">Time: 16:30 September 25</span><br style="font-family: arial, helvetica, sans-serif; font-size: 16px; line-height: 27.2px;"><span style="font-family: arial, helvetica, sans-serif; font-size: 16px; line-height: 27.2px;">Venue: SEIEE 3-414</span></div><div style="   ;; line-height: 23.8px;  "><span style="font-family: arial, helvetica, sans-serif; font-size: 16px; line-height: 27.2px;"><br></span></div><div style="   ;; line-height: 23.8px;  "><span style="line-height: 1.5;">Best,</span></div><div style="   ;; line-height: 23.8px;  "><span style="line-height: 1.5;">Yizhu</span></div></div></div>