I detta dokument, föreslår vi en bigram baserad övervakad metod för utdragande dokument sammanfattning i heltal linjär programmering (ILP) ram. För varje bigram används en regressionsmodell för att uppskatta dess frekvens i referenssammanfattningen. Regressionsmodellen använder en mängd olika indikativa egenskaper och tränas diskriminativt för att minimera avståndet mellan den uppskattade och marksanningen bigramfrekvens i referenssammanfattningen. Under testningen formuleras problemet med meningsval som ett ILP-problem för att maximera bigramvinsterna. Vi visar att vårt system konsekvent överträffar den tidigare ILP-metoden på olika TAC-datamängder och presterar konkurrenskraftigt jämfört med de bästa resultaten i TAC-utvärderingarna. Vi genomförde också olika analyser för att visa effekten av bigram val, viktuppskattning, och ILP setup.
REF föreslog en regressionsmodell för att uppskatta frekvensen av bigrams i referenssammanfattningen och analyserade effekten av bigram val, viktuppskattning och ILP setup.
Using Supervised Bigram-based ILP for Extractive Summarization
{'venue': 'ACL', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}