Vi introducerar en metod för innehållsval för åsiktssammanfattning baserad på en välstuderad, formell matematisk modell, p-medianklustret problem från anläggningens lokaliseringsteori. Vår metod ersätter en rad lokala, myopiska steg till innehållsval med en global lösning, och är utformad för att möjliggöra innehåll och förverkligande beslut att naturligt integreras. Vi utvärderar och jämför vår metod med en befintlig heuristisk metod för val av innehåll, med mänskliga val som guldstandard. Vi finner att algoritmerna utför på samma sätt, vilket tyder på att vår metod för innehållsval är tillräckligt robust för att stödja integration med andra aspekter av summering.
Cheung m.fl. REF föreslog en formell optimeringsbaserad metod för summering av innehållsval baserat på p-medians klusterparadigm, där innehållsval ses som val av kluster av relaterad information.
Optimization-based Content Selection for Opinion Summarization
{'venue': 'Proceedings of the 2009 Workshop on Language Generation and Summarisation (UCNLG+Sum 2009)', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}