Vi presenterar en ny metod för att generera utdragsrika sammanfattningar av flera dokument. Metoden använder Integer Linear Programmering för att gemensamt maximera betydelsen av de meningar som ingår i sammanfattningen och deras mångfald, utan att överskrida en maximal tillåten sammanfattningslängd. För att få en viktig poäng för varje mening, använder den en Support Vector Regression modell tränas på människa-auktoriserade sammanfattningar, medan mångfalden av de valda meningarna mäts som antalet distinkta ord bigrams i den resulterande sammanfattningen. Experimentella resultat på allmänt använda riktmärken visar att vår metod uppnår toppmoderna resultat, jämfört med konkurrenskraftiga utvinningssammanfattningar, samtidigt som den är beräkningseffektiv.
Stöd vektor regression (SVR) har också använts tillsammans med andra tekniker som heltal linjär programmering (ILP) för att generera sammanfattningar REF och har uppnått toppmoderna resultat i jämförelse med andra konkurrenskraftiga extraktiva sammanfattningar.
Extractive Multi-Document Summarization with Integer Linear Programming and Support Vector Regression
{'venue': 'COLING', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}