Vi presenterar en submodulär funktionsbaserad ram för frågefokuserad åsiktssammanfattning. Inom vårt ramverk, är relevans beställning som produceras av en statistisk ranger, och informationstäckning med avseende på ämnesfördelning och olika synvinklar både kodade som submodulära funktioner. Dispersionsfunktioner används för att minimera redundansen. Vi är först med att utvärdera olika mått på textlikhet för submodulitetsbaserade summeringsmetoder. Genom att experimentera på community QA och bloggsammanfattning, visar vi att vårt system överträffar state-of-the-art metoder i både automatisk utvärdering och mänsklig utvärdering. En mänsklig utvärderingsuppgift utförs på Amazon Mechanical Turk med skala, och visar att våra system kan generera sammanfattningar av hög övergripande kvalitet och informationsmångfald.
REF presenterar ett submodulärt funktionsbaserat ramverk för frågefokuserad åsiktssammanfattning.
Query-Focused Opinion Summarization for User-Generated Content
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}