De flesta av de befintliga multi-dokument summeringsmetoderna sönderdela dokumenten i meningar och arbeta direkt i meningsrymden med hjälp av en term-sentence matris. Kunskaperna på dokumentsidan, dvs. de ämnen som ingår i dokumenten, kan hjälpa sammanhanget att förstå och vägleda valet av mening i summeringsprocessen. I detta dokument föreslår vi en ny Bayesiansk meningsbaserad ämnesmodell för summering genom att använda både term-dokument och term-sentence föreningar. En effektiv variationsalgoritm för Bayesian härleds för modellparameteruppskattning. Experimentella resultat på referensdatauppsättningar visar hur effektiv den föreslagna modellen är för den multi-dokumentsammanfattningsuppgiften.
Denna modell använde sig av både term-dokument och termer associationer för att hjälpa sammanhanget att förstå och vägleda valet av meningar i summeringsförfarandet REF.
Multi-Document Summarization using Sentence-based Topic Models
{'venue': 'ACL-IJCNLP: Short Papers', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}