Extraktionsmetoder för sammanfattning av flera dokument styrs huvudsakligen av informationsöverlappning, samstämmighet och innehållsbegränsningar. Vi presenterar ett oövervakat probabilistiskt tillvägagångssätt för att modellera de dolda abstrakta begreppen i dokumenten samt sambandet mellan dessa begrepp, för att generera aktuella sammanhängande och icke-redundanta sammanfattningar. Baserat på mänskliga utvärderingar genererar våra modeller sammanfattningar med högre språkkvalitet när det gäller samstämmighet, läsbarhet och redundans jämfört med referenssystem. Även om vårt system är oövervakat och optimerat för aktuell sammanhållning, uppnår vi en 44,1 ROUGE på DUC-07 testuppsättningen, ungefär i utbudet av toppmoderna övervakade modeller.
Till exempel använde REF ) den för att modellera de dolda abstrakta begreppen i dokumenten samt sambandet mellan dessa begrepp för att generera aktuella sammanhängande och icke-redundanta sammanfattningar.
Discovery of Topically Coherent Sentences for Extractive Summarization
{'venue': 'Proceedings of the 49th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics: Human Language Technologies', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}