Att avläsa meningar i dokument som ges abstrakta sammanfattningar skapade av människor är viktigt för att sammanfatta flera dokument. I detta dokument formulerar vi utvinningssammanfattning som ett tvåstegs inlärningsproblem som bygger en generativ modell för mönsterupptäckt och en regressionsmodell för inferens. Vi beräknar poäng för meningar i dokumentkluster baserat på deras latenta egenskaper med hjälp av en hierarkisk ämnesmodell. Sedan, med hjälp av dessa poäng, tränar vi en regressionsmodell baserad på meningarnas lexikala och strukturella egenskaper, och använder modellen för att göra meningar i nya dokument för att bilda en sammanfattning. Vårt system går framåt med dagens toppmoderna förbättring av ROUGE-poängen med 7 %. Genererade sammanfattningar är mindre överflödiga och mer konsekventa baserat på manuella kvalitetsutvärderingar.
HybHSum REF formulerar multi-dokumentsammanfattning som ett förutsägelseproblem baserat på en tvåstegs hybridmodell: en generativ modell för hierarkisk ämnesupptäckt och en regressionsmodell för inferens.
A Hybrid Hierarchical Model for Multi-Document Summarization
{'venue': 'ACL', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}