Vi anser att problemet med frågefokuserad sammanfattning av flera dokument, där en sammanfattning som innehåller den information som är mest relevant för en användares informationsbehov produceras från en uppsättning ämnesrelaterade dokument. Vi föreslår en ny metod baserad på probabilistisk latent semantisk analys, som gör att vi kan representera meningar och frågor som sannolikhetsfördelningar över latenta ämnen. Vårt tillvägagångssätt kombinerar frågefokuserade och tematiska funktioner som beräknas i det latenta ämnesutrymmet för att uppskatta den sammanfattande betydelsen av meningar. Dessutom utvärderar vi flera olika likhetsåtgärder för beräkning av funktionspoäng på straffnivå. Experimentella resultat visar att vårt tillvägagångssätt överträffar de bästa rapporterade resultaten för DUC 2006 data, och också jämför väl på DUC 2007 data.
REF beräknar likheten mellan meningar och en användardefinierad fråga baserad på PLSA.
Topic-based Multi-Document Summarization with Probabilistic Latent Semantic Analysis
{'venue': 'RANLP', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}