Vi utformar en klass av submodulära funktioner avsedda för dokumentsammanfattningsuppgifter. Dessa funktioner kombinerar två termer, en som uppmuntrar sammanfattningen att vara representativ för corpus, och den andra som positivt belönar mångfald. Kritiskt är våra funktioner monotona icke-decreasing och submodulära, vilket innebär att ett effektivt skalbart girigt optimeringssystem har en konstant faktorgaranti för optimalitet. När vi utvärderas på DUC 2004-2007 corpora, får vi bättre än befintliga state-of-art resultat i både generiska och frågefokuserade dokument sammanfattning. Slutligen visar vi att flera väletablerade metoder för dokumentsammanfattning i själva verket motsvarar submodulär funktionsoptimering, vilket ger ytterligare bevis för att submodulära funktioner är en naturlig passform för dokumentsammanfattning.
REF använder en klass av noggrant utformade submodulära funktioner för att belöna mångfalden av sammanfattningar och välja meningar girigt.
A Class of Submodular Functions for Document 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']}