Gemensam kompression och summering har nyligen använts för att generera högkvalitativa sammanfattningar. Men sådan ordbaserad gemensam optimering är beräknings dyrt. I detta dokument antar vi "sentence compression + mening val" pipeline för kompressiv summering, men föreslår att utföra sammanfattande guidad kompression, snarare än generiska mening-baserad kompression. För att skapa en kommenterad corpus ombads de mänskliga annoterarna att komprimera meningar samtidigt som de uttryckligen gavs de viktiga sammanfattande orden i meningarna. Med hjälp av denna corpus, vi tränar en övervakad mening kompression modell med hjälp av en uppsättning ord-, syntax- och dokumentnivå funktioner. Under summering använder vi flera komprimerade meningar i heltal linjär programmering ram för att välja framträdande sammanfattande meningar. Våra resultat på TAC 2008 och 2011 summering data uppsättningar visar att genom att införliva den guidade mening komprimering modell, vårt summeringssystem kan ge betydande resultat i jämförelse med state-of-the-art.
I REF föreslås en styrd komprimeringsmodell för meningar med ILP-baserat urval av sammanfattande meningar.
Document Summarization via Guided Sentence Compression
{'venue': 'EMNLP', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}