I detta dokument föreslår vi en ny strategi för automatisk generering av aspektorienterade sammanfattningar från flera dokument. Vi utvecklar först en händelse-aspekt LDA-modell för att samla meningar i aspekter. Vi använder sedan förlängd LexRank algoritm för att rangordna meningarna i varje kluster. Vi använder Integer Linear Programmering för meningsval. Nyckelfunktionerna i vår metod inkluderar automatisk gruppering av semantiskt relaterade meningar och meningsrankning baserat på förlängning av slumpmässig gångmodell. Dessutom implementerar vi en ny mening kompression algoritm som använder beroende träd istället för parser träd. Vi jämför vår metod med fyra basmetoder. Kvantitativ utvärdering baserad på Rouge metrisk visar effektiviteten och fördelarna med vår metod.
REF utvecklade en enhet-aspekt LDA-modell för att samla meningar i aspekter och sedan utvidga LexRank-algoritm för att rangordna meningar.
Generating Aspect-oriented Multi-Document Summarization with Event-aspect model
{'venue': 'EMNLP', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}