En stor utmaning i övervakad straffkompression är att använda sig av rika funktioner representationer på grund av mycket knappa parallella data. Vi tar itu med detta problem och presenterar en metod för att automatiskt bygga en kompression corpus med hundratusentals fall där radering-baserade algoritmer kan tränas. I vår corpus, de syntaktiska träd av kompressioner är underträd av deras okomprimerade motsvarigheter, och därmed övervakade system som kräver en strukturell anpassning mellan ingång och utgång kan framgångsrikt tränas. Vi utökar också en befintlig oövervakad kompressionsmetod med en inlärningsmodul. Det nya systemet använder strukturerade förutsägelser för att lära sig av lexiska, syntaktiska och andra funktioner. En utvärdering med människor visar att den framlagda metoden för datainsamling verkligen ger en parallell corpus av hög kvalitet. Det övervakade systemet som tränas på denna corpus får också höga poäng både från människor och i en automatisk utvärdering, vilket avsevärt överträffar en stark baslinje.
REF presenterade en metod för att automatiskt bygga bort-baserad mening kompression corpus och föreslog en komprimeringsmetod som använde strukturerad förutsägelse.
Overcoming the Lack of Parallel Data in Sentence Compression
{'venue': 'EMNLP', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}