Vi presenterar en snabb frågebaserad multi-dokumentsammanfattning som heter FastSum baserat enbart på ordfrekvensfunktioner i kluster, dokument och ämnen. Sammanfattande meningar rangordnas av en regressionSVM. Sammanfattningen använder inte några dyra NLP tekniker såsom tolkning, taggning av namn eller ens en del av talinformation. Den uppnådda noggrannheten är dock jämförbar med de bästa systemen i de senaste akademiska tävlingarna (d.v.s. document Understanding Conference (DUC)). På grund av en detaljerad funktionsanalys med hjälp av minsta vinkel regression (LARS), kan FastSum lita på en minimal uppsättning funktioner som leder till snabba bearbetningstider: 1250 nyheter dokument på 60 sekunder.
En snabb frågebaserad multi-dokumentsammanfattning som heter FastSum använde SVM regression 17 för att rangordna de sammanfattande meningarna där målet var att uppskatta poängen i en mening baserat på en given funktionsuppsättning REF.
FastSum: Fast and Accurate Query-based Multi-document Summarization
{'venue': 'Annual Meeting Of The Association For Computational Linguistics', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}