Vi presenterar en undersökning av generativa probabilistiska modeller för flerdokumentssammanfattning. Börjar med en enkel ordfrekvensbaserad modell (Nenkova och Vanderwende, 2005), Vi konstruerar en sekvens av modeller varje injicerar mer struktur i representationen av dokumentuppsättning innehåll och uppvisar ROUGE vinster längs vägen. Vår slutliga modell, HIERSUM, använder en hierarkisk LDA-modell (Blei et al., 2004) för att representera innehållsspecifikitet som en hierarki av ämnesbaserade vokabulärdistributioner. Vid uppgiften att ta fram generiska sammanfattningar av DUC-stil ger HIERSUM toppmoderna ROUGE-prestanda och i parvis användarutvärdering överträffar de kraftigt Toutanova et al. (2007) är det senaste discriminativa systemet. Vi undersöker också HIERSUMs förmåga att producera flera "topiska sammanfattningar" för att underlätta upptäckt och navigering av innehåll.
REF konstruerade en sekvens av generativa probabilistiska modeller för multi-dokument summering, som uppvisar ROUGE vinster längs vägen.
Exploring Content Models for Multi-Document Summarization
{'venue': 'HLT-NAACL', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}