För att sammanfatta ett dokument är det ofta användbart att ha en bakgrundsuppsättning dokument från domänen för att fungera som referens för att bestämma ny och viktig information i inmatningsdokumentet. Vi presenterar en modell baserad på Bayesian överraskning som ger ett intuitivt sätt att identifiera överraskande information från en summering input med avseende på en bakgrund corpus. Närmare bestämt kvantifierar metoden i vilken grad information i inputen förändrar ens trosuppfattningar om den värld som finns representerad i bakgrunden. Vi utvecklar system för generisk och uppdateringssammanfattning baserad på denna idé. Vår metod ger konkurrenskraftiga innehållsval prestanda med särskilda fördelar i uppdateringsuppgiften där system ges en liten och aktuell bakgrund corpus.
REF undersökt bakgrundskunskap för uppdatering summering med Bayesian överraskning.
A Bayesian Method to Incorporate Background Knowledge during Automatic Text Summarization
{'venue': 'ACL', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}