Detta dokument presenterar ett transduktivt tillvägagångssätt för att lära sig rankning funktioner för extraherande multi-dokument summering. I det första skedet identifieras ämnesteman i en dokumentsamling, som bidrar till att identifiera två uppsättningar relevanta och irrelevanta meningar i en fråga. Det sedan iterativt tränar en rankning funktion över dessa två uppsättningar meningar genom att optimera en rankning förlust och montera en tidigare modell byggd på nyckelord. Utmatningen av funktionen används för att hitta ytterligare relevanta och irrelevanta meningar. Denna process upprepas tills ett önskat stoppkriterium är uppfyllt.
Amini och Usunier REF presenterar en transduktiv metod som lär sig rankningsfunktionen över meningar i hämtade dokument med hjälp av märkta instanser.
Incorporating prior knowledge into a transductive ranking algorithm for multi-document summarization
{'venue': 'SIGIR', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}