I detta dokument föreslår vi en ny algoritm för åsiktssammanfattning som tar hänsyn till innehåll och samstämmighet, samtidigt. Vi anser en sammanfattning som en sekvens av meningar och direkt förvärva den optimala sekvensen från flera granskningsdokument genom att extrahera och beställa meningarna. Vi uppnår detta med en ny Integer Linear Programmering (ILP) formulering. Vår föreslagna formulering är en kraftfull blandning av maximal täckningsproblem och Traveling Salesman problem, och är allmänt tillämplig på textgenerering och summering uppgifter. Vi poängsätter varje kandidat sekvens enligt dess innehåll och samstämmighet. Eftersom vårt forskningsmål är att sammanfatta recensioner, definieras innehållspoängen av åsikter och koherenspoängen utvecklas i utbildningen mot granskningsdokumentet corpus. Vi utvärderar vår metod med hjälp av recensioner av råvaror och restauranger. Vår metod överträffar befintliga åsiktssammanfattningar som anges av dess ROUGE score. Vi rapporterar också resultaten av försök med mänsklig läsbarhet.
Nishikawa m.fl. Ref har föreslagit en sammanläggningsmetod för yttrande som hanterar innehåll och samstämmighet samtidigt.
Opinion Summarization with Integer Linear Programming Formulation for Sentence Extraction and Ordering
{'venue': 'COLING - POSTERS', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}