I detta dokument fokuserar vi på problemet med att använda mening kompression tekniker för att förbättra multi-dokument summering. Vi föreslår en innovativ mening kompression metod genom att överväga varje nod i den ingående parse träd och besluta om dess status - ta bort eller behålla. Integer liner programmering med diskriminerande utbildning används för att lösa problemet. Enligt denna modell har vi olika begränsningar för att förbättra den språkliga kvaliteten på de komprimerade meningarna. Sedan använder vi en pipeline summering ram där meningar först komprimeras av vår föreslagna kompression modell för att få top-n kandidater och sedan en mening urval modul används för att generera den slutliga sammanfattningen. Jämfört med toppmoderna algoritmer har vår modell liknande ROUGE-2 poäng men bättre språkkvalitet på TAC-data.
Deras följande arbete REF innehåller olika begränsningar för de ingående parsträden för att förbättra den språkliga kvaliteten på de komprimerade meningarna.
Improving Multi-documents Summarization by Sentence Compression based on Expanded Constituent Parse Trees
{'venue': 'EMNLP', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}