Övervakade inlärningsmetoder och LDA-baserad ämnesmodell har framgångsrikt tillämpats inom området multi-dokumentsammanfattning. I detta dokument föreslår vi ett nytt övervakat tillvägagångssätt som kan införliva innehållsrika meningsdrag i Bayesianska ämnesmodeller på ett principfast sätt och på så sätt dra nytta av både ämnesmodell och funktionsbaserade metoder för övervakad inlärning. Experimentella resultat om DUC2007, TAC2008 och TAC2009 visar hur effektiv vår strategi är.
Detta tillvägagångssätt införlivade rik mening inslag i Bayesian ämne modeller REF.
A Novel Feature-based Bayesian Model for Query Focused Multi-document Summarization
{'venue': 'Transactions of the Association for Computational Linguistics', 'journal': 'Transactions of the Association for Computational Linguistics', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}