I den här artikeln undersöker vi en utmanande uppgift med automatisk relaterad arbetsgenerering. Med tanke på att flera referensdokument är indata syftar uppgiften till att skapa ett relaterat arbetsavsnitt för ett måldokument. Den genererade relaterade arbetsavsnittet kan användas som ett utkast för författaren att slutföra sin sista relaterade arbetsavsnitt. Vi föreslår vårt automatiska relaterade arbetsgenereringssystem kallat ARWG för att ta itu med denna uppgift. Den utnyttjar först en PLSA-modell för att dela upp meningen uppsättning av givna papper i olika ämnesgrundade delar, och sedan tillämpar regressionsmodeller för att lära sig betydelsen av meningarna. Äntligen använder den ett optimeringsramverk för att generera det relaterade arbetsavsnittet. Våra utvärderingsresultat på en testuppsättning på 150 måldokument tillsammans med deras referensdokument visar att vårt föreslagna ARWG-system kan generera relaterade arbetssektioner med bättre kvalitet. En användarstudie utförs också för att visa att ARWG kan uppnå en förbättring jämfört med generiska multi-document summering basics.
Därefter utnyttjar REF probabilistisk latent semantisk indexering för att dela upp kandidattexter i olika ämnesgrundade delar och sedan tillämpa flera regressionsmodeller för att lära sig betydelsen av varje mening.
Automatic Generation of Related Work Sections in Scientific Papers: An Optimization Approach
{'venue': 'EMNLP', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Engineering']}