Abstract-liknande textsammanfattning kräver ett sätt att producera nya sammanfattande meningar. För att förbättra grammatiken av den genererade meningen, modellerar vi en global (sentens) nivå syntaktisk struktur. Vi soffar statistik mening generation som en spännande träd problem för att söka efter den bästa beroende träd spänner en uppsättning utvalda ord. Vi introducerar också en ny sökalgoritm för denna uppgift som modellerar argument tillfredsställelse för att förbättra den språkliga giltigheten hos det genererade trädet. Vi behandlar fördelningen av modifiers till huvuden som en viktad bipartit graf matchande (eller uppdrag) problem, ett väl studerat problem i grafteori. Med hjälp av BLEU för att mäta prestanda på en sträng förnyelse uppgift, fann vi en förbättring, som illustrerar nyttan av den spännande träd approach beväpnad med en argument tillfredsställelse modell.
REF närmar sig strängförnyelseproblemet med hjälp av beroende som spänner över träd.
Improving Grammaticality in Statistical Sentence Generation: Introducing a Dependency Spanning Tree Algorithm with an Argument Satisfaction Model
{'venue': 'EACL', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}