Detta dokument presenterar ett transduktivt tillvägagångssätt för att lära sig rankning funktioner för extraherande multi-dokument summering. I det första skedet identifieras ämnesteman i en dokumentsamling, som bidrar till att identifiera två uppsättningar relevanta och irrelevanta meningar i en fråga. Det sedan iterativt tränar en rankning funktion över dessa två uppsättningar meningar genom att optimera en rankning förlust och montera en tidigare modell byggd på nyckelord. Utmatningen av funktionen används för att hitta ytterligare relevanta och irrelevanta meningar. Denna process upprepas tills ett önskat stoppkriterium är uppfyllt.
Ett transduktivt tillvägagångssätt REF för extraherande multidokumentsammanfattning identifierar ämnesteman i en dokumentsamling, som hjälper till att identifiera två uppsättningar relevanta och irrelevanta meningar i en fråga.
Incorporating prior knowledge into a transductive ranking algorithm for multi-document summarization
{'venue': 'SIGIR', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}