Nyligen har mycket forskning fokuserat på händelsehistorisk generation, som syftar till att producera en koncis, global och temporal händelsesammanfattning från en samling artiklar. I allmänhet innehåller varje händelse flera delevenemang och storyn bör bestå av sammanfattningarna av alla delhändelser. Olika sub-evenemang har dock olika del-hel relation till den stora händelsen, vilket är viktigt för att motsvara användarnas intressen men sällan beaktas i tidigare arbete. För att skilja mellan olika typer av sub-händelser föreslår vi en mix-event-aspekt-modell som modellerar olika sub-event i lokala och globala aspekter. Genom att kombinera dessa lokala/globala aspekter med summeringskrav tillsammans använder vi en optimeringsmetod för att generera komponentsammanfattningarna längs tidslinjen. Vi utvecklar experimentella system på 6 distinkt olika dataset. Utvärderings- och jämförelseresultat visar hur effektiv vår föreslagna metod är.
På samma sätt införde REF en gemensam modell för mix-event-aspect med hjälp av en generativ metod.
Optimized Event Storyline Generation based on Mixture-Event-Aspect Model
{'venue': 'EMNLP', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}