I detta dokument presenteras en jämförande studie om två nyckelproblem som finns i utvinningssammanfattningen: rankningsproblemet och urvalsproblemet. I detta syfte presenterade vi en systematisk studie av att jämföra olika lärande-till-rank algoritmer och jämföra olika urvalsstrategier. Detta är det första arbetet med att tillhandahålla systematiska analyser av dessa problem. Experimentella resultat på två referensdatauppsättningar visar tre resultat: (1) parvis och listvis lärande-till-rank algoritmer överträffar baslinjerna avsevärt; (2) det finns ingen signifikant skillnad mellan de lärande-till-rank algoritmer; och (3) heltal linjär programmering urvalsstrategi allmänt överträffade maximal Marginal Relevans och Mångfald Straffstrategier.
REF ) gjorde en jämförande studie om mening/begreppsval och parvis och lista algoritmer, och avslutade ILP utfört bättre än MMR och mångfald straff strategi i mening/begrepp val.
A Comparative Study on Ranking and Selection Strategies for Multi-Document Summarization
{'venue': 'COLING - POSTERS', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}