Extraktiv sammanfattning av flera dokument behandlas oftast som ett problem med rangordning av meningar. Befintliga grafbaserade rankningsmetoder för key-sentence extraktion försöker vanligtvis beräkna en global betydelse poäng för varje mening under en enda relation. Motiverad av att både dokument och meningar kan presenteras genom en blandning av semantiska ämnen som upptäckts av Latent Dirichlet Allocation (LDA), föreslår vi SentTopic-MultiRank, en ny rankningsmodell för flerdokumentssammanfattning. Det antar olika ämnen för att vara heterogena relationer, sedan behandlar meningsförbindelser i flera ämnen som ett heterogent nätverk, där meningar och ämnen/relationer är effektivt sammankopplade. Därefter utförs den iterativa algoritmen för MultiRank för att bestämma betydelsen av meningar och ämnen samtidigt. Experimentella resultat visar hur effektiv vår modell är när det gäller att främja prestandan hos både generiska och frågeobjektiva multi-dokumentsammanfattningsuppgifter.
Denna metod antog olika ämnen för att vara heterogena relationer, och sedan behandlas mening anslutningar i flera ämnen som ett heterogent nätverk, där meningar och ämnen var effektivt kopplade tillsammans REF.
SentTopic-MultiRank: a Novel Ranking Model for Multi-Document Summarization
{'venue': 'COLING', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}