Sammanfattning Vi analyserar och jämför två olika metoder för oövervakad spontan talsammanfattning i möte 12 domän. Baserat på uttalande jämförelse, introducerar vi en optimal formulering för den allmänt använda girig maximal marginal relevans 13 (MMR) algoritm. Efter idén att information sprids över uttalandena i form av begrepp beskriver vi ett system som 14 finner ett optimalt urval av uttalanden som täcker så många unika viktiga begrepp som möjligt. Båda optimeringsproblemen är för 15 mulated som ett heltal linjärt program (ILP) och löst med hjälp av public domain programvara. Vi analyserar och diskuterar resultatet av båda 16 tillvägagångssätt med hjälp av olika utvärderingsinställningar på två väl studerade möte corpora. Vi drar slutsatsen om fördelarna och nackdelarna med de 17 modeller som presenterats och ger en syn på framtida aspekter för att förbättra sammanfattningen av utvinningsmötena.
Verket REF introducerar en optimal formulering för den allmänt använda giriga maximal marginell relevans (MMR) algoritm.
Long story short -- Global unsupervised models for keyphrase based meeting summarization
{'venue': 'SPEECH COMMUNICATION', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}