I detta dokument presenteras en jämförande studie om två nyckelproblem som finns i utvinningssammanfattningen: rankningsproblemet och urvalsproblemet. I detta syfte presenterade vi en systematisk studie av att jämföra olika lärande-till-rank algoritmer och jämföra olika urvalsstrategier. Detta är det första arbetet med att tillhandahålla systematiska analyser av dessa problem. Experimentella resultat på två referensdatauppsättningar visar tre resultat: (1) parvis och listvis lärande-till-rank algoritmer överträffar baslinjerna avsevärt; (2) det finns ingen signifikant skillnad mellan de lärande-till-rank algoritmer; och (3) heltal linjär programmering urvalsstrategi allmänt överträffade maximal Marginal Relevans och Mångfald Straffstrategier.
REF presenterade en systematisk studie av att jämföra olika lärande för att rangordna algoritmer och jämföra olika urvalsstrategier för flerdokumentssammanfattning.
A Comparative Study on Ranking and Selection Strategies for Multi-Document Summarization
{'venue': 'COLING - POSTERS', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}