Vi betraktar problemet med att modellera texternas innehållsstruktur inom ett visst område, när det gäller de ämnen som texterna behandlar och den ordning i vilken dessa ämnen förekommer. Vi presenterar först en effektiv kunskap-lean metod för att lära sig innehållsmodeller från oannoterade dokument, med hjälp av en ny anpassning av algoritmer för dolda Markov modeller. Därefter använder vi oss av vår metod för två kompletterande uppgifter: informationsbeställning och utvinningssammanfattning. Våra experiment visar att införandet av innehållsmodeller i dessa tillämpningar ger betydande förbättringar jämfört med tidigare föreslagna metoder.
Barzilay och Lee modellerade däremot en innehållsstruktur av texter inom specifika områden, såsom jordbävning och finansiering REF.
Catching The Drift: Probabilistic Content Models, With Applications To Generation And Summarization
{'venue': 'Human Language Technology Conference And Meeting Of The North American Association For Computational Linguistics', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}