Vi anser att problemet med frågefokuserad hämtning av meningar från komplexa nyhetsartiklar som beskriver flera händelser publicerade över tid. Annoterare genererade en lista med frågor som är centrala för att förstå varje historia i vår corpus. På grund av berättelsernas dynamiska natur är många frågor tidskänsliga (t.ex. "Hur många offer har hittats?") Domarna fann att domar var ett svar på varje fråga. För att ta itu med problemet med hämtning av meningar använder vi en stokastisk, grafbaserad metod för att jämföra textenheternas relativa betydelse, som tidigare användes framgångsrikt för allmän sammanfattning. För närvarande presenterar vi en ämneskänslig version av vår metod och en hypotes om att den kan överträffa en konkurrenskraftig baslinje, som jämför likheten mellan varje mening och indatafrågan via IDF-vägd ordöverlappning. I våra experiment uppnår metoden ett TRDR-poäng som är betydligt högre än utgångsvärdet.
Ett ämneskänsligt LexRank föreslås i REF.
Using Random Walks For Question-Focused Sentence Retrieval
{'venue': 'Human Language Technology Conference And Empirical Methods In Natural Language Processing', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}