Sentens kompression tekniker ofta montera utgång meningar med hjälp av fragment av lexikala sekvenser såsom ngrams eller enheter av syntaktisk struktur såsom kanter från en beroende träd representation. Vi presenterar en ny metod för diskriminerande mening kompression som förenar dessa begrepp och gemensamt producerar sekventiella och syntaktiska representationer för utgående text, utnyttja ett kompakt heltal linjär programmering formulering för att upprätthålla strukturell integritet. Våra övervakade modeller tillåter rika funktioner över heterogena språkliga strukturer och generalisera över tidigare state-of-theart metoder. Experiment på corpora med mänskliga-genererade kompressioner visar en 13-15% relativ vinst i 4-gram noggrannhet över en välstuderad språk modellbaserade kompressionssystem.
REF presenterade ett tillvägagångssätt för diskriminerande komprimering av meningar som tillsammans producerar sekventiella och syntaktiska representationer för utgående text.
Sentence Compression with Joint Structural Inference
{'venue': 'CoNLL', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}