Detta papper utforskar alternativa algoritmer, belöning funktioner och funktioner för att utföra multi-dokument summering med hjälp av förstärkning lärande med ett högt fokus på reproducerbarhet. Vi visar att ROUGE resultat kan förbättras med hjälp av en unigram och bigram likhet metriska när du tränar en elev att välja meningar för summering. Lärarna tränas att sammanfatta dokumentkluster baserat på olika algoritmer och belöningsfunktioner och sedan utvärderas med hjälp av ROUGE. Våra experiment visar en statistiskt signifikant förbättring på 1,33%, 1,58%, och 2,25% för ROUGE-1, ROUGE-2 och ROUGE-L poäng, respektive jämfört med prestanda av den senaste tekniken i automatisk summering med förstärkning lärande på DUC2004 dataset. Dessutom visar frågefokuserade utvidgningar av vår strategi en förbättring på 1,37 % och 2,31 % för ROUGE-2 respektive ROUGE-SU4 jämfört med frågefokuserade utvidgningar av den senaste tekniken med förstärkning av lärandet på datasetet DUC2006.
Ett nyare arbete har utforskat alternativa förstärkningar lärande algoritmer, belöning funktioner och funktionsuppsättningar för att visa lovande resultat för multi-dokument summering uppgift REF.
Fear the REAPER: A System for Automatic Multi-Document Summarization with Reinforcement Learning
{'venue': 'EMNLP', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}