I denna uppsats beskriver vi en metod för automatisk meningsjustering för byggextrakt ur abstracts i automatisk sammanfattande forskning. Vår metod är baserad på två steg. Först introducerar vi "beroende trädväg" (DTP). Därefter beräknar vi likheten mellan DTP:er baserat på ESK (Extended String Subsequence Kernel), som tar hänsyn till sekventiella mönster. Genom att använda dessa förfaranden kan vi härleda en-till-många eller många-till-en-korrespondenser mellan meningar. Experiment med olika likhetsåtgärder visar att DTP konsekvent förbättrar justeringsnoggrannheten och att ESK ger bästa prestanda.
REF representerade meningarna med hjälp av DTP (Dependency Tree Path) för att införliva syntaktisk information.
Dependency-Based Sentence Alignment For Multiple Document Summarization
{'venue': 'International Conference On Computational Linguistics', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}