Vi föreslår en abstraktion-baserad multidokument summering ram som kan konstruera nya meningar genom att utforska mer finkorniga syntaktiska enheter än meningar, nämligen substantiv/verb fraser. Vår metod skiljer sig från befintliga abstraktionsmetoder och bygger först upp en samling begrepp och fakta som representeras av fraser från indatadokumenten. Sedan skapas nya meningar genom att välja och slå samman informativa fraser för att maximera svårighetsgraden av fraser och under tiden uppfylla meningen konstruktion begränsningar. Vi använder heltal linjär optimering för att genomföra frasval och sammanslagning samtidigt för att uppnå den globala optimala lösningen för en sammanfattning. Experimentella resultat av referensdatauppsättningen TAC 2011 visar att vårt ramverk överträffar de senaste modellerna under automatisk pyramidutvärdering och att det ger någorlunda goda resultat i fråga om manuell språklig kvalitetsbedömning.
REF föreslog en abstraktion baserad flerdokumentssammanfattningsram som kan konstruera nya meningar genom att utforska mer finkorniga syntaktiska enheter än meningar.
Abstractive Multi-Document Summarization via Phrase Selection and Merging
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}