Vi presenterar en snabb frågebaserad multi-dokumentsammanfattning som heter FastSum baserat enbart på ordfrekvensfunktioner i kluster, dokument och ämnen. Sammanfattande meningar rangordnas av en regressionSVM. Sammanfattningen använder inte några dyra NLP tekniker såsom tolkning, taggning av namn eller ens en del av talinformation. Den uppnådda noggrannheten är dock jämförbar med de bästa systemen i de senaste akademiska tävlingarna (d.v.s. document Understanding Conference (DUC)). På grund av en detaljerad funktionsanalys med hjälp av minsta vinkel regression (LARS), kan FastSum lita på en minimal uppsättning funktioner som leder till snabba bearbetningstider: 1250 nyheter dokument på 60 sekunder.
REF presenterade FastSum -en snabb frågebaserad multi-dokumentsammanfattning baserad enbart på ordfrekvens funktioner i kluster, dokument och ämnen, där sammanfattande meningar rankas av en regressionsstöd vektor maskin.
FastSum: Fast and Accurate Query-based Multi-document Summarization
{'venue': 'Annual Meeting Of The Association For Computational Linguistics', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}