Extractive summering tekniker kan inte generera dokumentsammanfattningar kortare än en enda mening, något som ofta krävs. Ett idealiskt sammanfattande system skulle förstå varje dokument och generera en lämplig sammanfattning direkt från resultaten av denna förståelse. Ett mer praktiskt förhållningssätt till detta problem resulterar i användningen av en approximation: att betrakta summering som ett problem som är jämförbart med statistisk maskinöversättning. Frågan blir då en fråga om att skapa ett måldokument på ett mer koncist språk från ett källdokument på ett mer verbose språk. I detta dokument presenteras resultat från experiment med hjälp av denna metod, där statistiska modeller av termen val och term beställning tillämpas gemensamt för att producera sammanfattningar i en stil som lärts från en utbildning corpus.
Till exempel drar REF inspiration från maskinöversättning och genererar rubriker med hjälp av statistiska modeller för val av innehåll och förverkligande av meningar.
Headline Generation Based On Statistical Translation
{'venue': 'Annual Meeting Of The Association For Computational Linguistics', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}