I Statistics-based Summarization -Steg 1: Sentence Compression, Knight and Marcu (Knight and Marcu, 2000) (K&M) presentera en bullrig kanal modell för straffkomprimering. Den största svårigheten med att använda denna metod är bristen på data; Knight och Marcu använder en corpus av 1035 tränings meningar. Mer data är inte lätt tillgänglig, så förutom att förbättra den ursprungliga K&M bullriga kanalmodellen, skapar vi oövervakade och halvövervakade modeller av uppgiften. Slutligen pekar vi på problem med att modellera uppgiften på detta sätt. De föreslår områden för framtida forskning.
Turner och Charniak presenterade halvövervakade och oövervakade varianter av Knight och Marcu modell REF.
Supervised And Unsupervised Learning For Sentence Compression
{'venue': 'Annual Meeting Of The Association For Computational Linguistics', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}