I detta dokument presenteras ett problemreducerande tillvägagångssätt för att sammanfatta flera dokument: vi föreslår en minskning av problemet med att göra individuella meningar med sina ROUGE-poäng baserade på övervakad inlärning. För sammanfattningen löser vi ett optimeringsproblem där ROUGE poäng av de valda sammanfattning meningar maximeras. I detta syfte härleder vi en approximation av ROUGE-N poäng av en uppsättning meningar, och definiera en principiell diskret optimering problem för meningsval. Matematiska och empiriska bevis tyder på att meningen urval steg är löst nästan exakt, vilket minskar problemet till meningen scoring uppgift. Vi utför en detaljerad experimentell utvärdering av två DUC-dataset för att visa giltigheten av vårt tillvägagångssätt.
REF föreslog en metod för att hitta en sammanfattning som approximerar en ROUGE-poäng baserat på ROUGE-poängen för enskilda meningar och utnyttjade ramen för att träna deras sammanfattning.
Optimizing an Approximation of ROUGE - a Problem-Reduction Approach to Extractive Multi-Document Summarization
{'venue': 'ACL', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}