I detta dokument presenterar vi ett gemensamt innehållsval och en kompressionsmodell för sammanfattning av enstaka dokument. Modellen fungerar över en fras-baserad representation av källdokumentet som vi får genom att slå samman information från PCFG parse träd och beroende grafer. Med hjälp av ett heltal linjär programmering formulering, modellen lär sig att välja och kombinera fraser med förbehåll för längd, täckning och grammatik begränsningar. Vi utvärderar tillvägagångssättet för uppgiften att generera "historia höjdpunkter" - ett litet antal korta, fristående meningar som gör det möjligt för läsare att snabbt samla information om nyheter. Experimentella resultat visar att modellens resultat är jämförbart med mänskligt skrivna höjdpunkter både i fråga om grammatikalitet och innehåll.
Men story highlights är korta och fristående meningar (ca 25-40 ord) som gör det möjligt för mottagaren att snabbt samla information om nyheter; det är till stor del extraherande REF.
Automatic Generation of Story Highlights
{'venue': 'ACL', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}