Vi lär oss en gemensam modell av meningsextraktion och kompression för flerdokumentssammanfattning. Vår modell poäng kandidatsammanfattningar enligt en kombinerad linjär modell vars funktioner faktor över (1) n-gram typer i sammanfattningen och (2) de kompressioner som används. Vi tränar modellen med ett marginalbaserat mål vars förlust fångar upp slutsammanfattningens kvalitet. På grund av den exponentiellt stora uppsättningen kandidatsammanfattningar använder vi en skärplansalgoritm för att stegvis upptäcka och lägga till aktiva begränsningar effektivt. Slutsatser i vår modell kan användas som en ILP och därmed lösas i rimlig tid; vi presenterar också ett snabbt approximationssystem som uppnår liknande resultat. Våra gemensamt extraherade och komprimerade sammanfattningar överträffar både olärda baslinjer och vårt lärda system endast för extraktion på både ROUGE och Pyramid, utan en nedgång i bedömd språklig kvalitet. Vi uppnår hittills de högsta publicerade ROUGE-resultaten på datamängden TAC 2008.
I REF föreslogs en gemensam modell för utdrag och kompression av meningar för sammanfattning av flera dokument.
Jointly Learning to Extract and Compress
{'venue': 'Proceedings of the 49th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics: Human Language Technologies', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}