Vi presenterar BAYESUM (för "bayesian summering"), en modell för meningsextraktion i frågefokuserad summering. BAYESUM utnyttjar det vanliga fallet där flera dokument är relevanta för en enda fråga. Med hjälp av dessa dokument som förstärkning för frågetermer, BAYESUM påverkas inte av bristen på information i korta frågor. Vi visar att ungefärlig slutsats i BAYESUM är möjlig på stora datamängder och resulterar i ett toppmodernt summeringssystem. Dessutom visar vi hur BAYESUM kan förstås som en motiverad frågeexpansionsteknik i språkmodellering för IR-ramverk.
REF presenterar BAYESUM ("Bayesian summering"), en modell för utdrag av meningar för frågefokuserad summering.
Bayesian Query-Focused Summarization
{'venue': 'International Conference On Computational Linguistics And Annual Meeting Of The Association For Computational Linguistics', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}