En viktig utmaning för tidslinjesammanfattningen är att generera en koncis, men ändå komplett historia från stora samlingar av nyheter. Tidigare studier i utvinningstidsgenerering är begränsade på två sätt: för det första fokuserar de flesta tidigare arbeten på helt observerbara rankingmodeller eller klustermodeller med handdesignade funktioner som kanske inte generaliserar väl. För det andra, de flesta summering corpora är text-endast, vilket innebär att text är den enda källan till information som beaktas i tidslinje summering, och därmed, det rika visuella innehållet från nyhetsbilder ignoreras. För att lösa dessa frågor, vi utnyttja framgången av matris factorization tekniker från recommender system, och kasta problemet som en mening rekommendation uppgift, med hjälp av en representation lärande strategi. För att öka text-endast corpora, för varje kandidat mening i en nyhetsartikel, vi dra nytta av topprankade relevanta bilder från webben och modellera bilden med hjälp av en konvolutionell neural nätverk arkitektur. Slutligen föreslår vi en skalbar lågvärdig approximationsmetod för att lära gemensamma inbäddningar av nyheter och bilder. I experiment jämför vi vår modell med olika konkurrenskraftiga baslinjer och demonstrerar de senaste resultaten av de föreslagna textbaserade och multimodala tillvägagångssätten.
De flesta av summering corpora är text-endast, och REF använde både text och bild för att ge en omfattande skiss över ämnets utveckling.
A Low-Rank Approximation Approach to Learning Joint Embeddings of News Stories and Images for Timeline Summarization
{'venue': 'HLT-NAACL', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}