Det är svårt att identifiera meningens betydelse ur en enda synvinkel. I detta dokument föreslår vi en inlärningsbaserad strategi för att kombinera olika meningsdrag. De kategoriseras som yt-, innehålls-, relevans- och händelsefunktioner. Ytegenskaper är relaterade till yttre aspekter av en mening. Innehållsdetaljer mäter en mening baserad på innehållsöverförande ord. Händelsefunktioner representerar meningar av händelser som de innehöll. Relevanser utvärderar en mening från dess överensstämmelse med andra meningar. Experiment visar att de kombinerade funktionerna förbättrade summering prestanda avsevärt. Även om utvärderingsresultaten är uppmuntrande, kräver övervakad inlärningsmetod mycket märkta data. Därför undersöker vi gemensam utbildning genom att kombinera märkta och omärkta data. Experiment visar att denna halvövervakade inlärningsmetod uppnår jämförbar prestanda med sin övervakade motsvarighet och sparar ungefär hälften av kostnaden för märkningstid.
Det är dock ofta svårt att hitta tillräckligt märkta data för utbildning, alltså Wong et al. REF utvecklade en halvövervakad inlärningsmetod för gemensam utbildning genom att kombinera märkta och omärkta data.
Extractive Summarization Using Supervised and Semi-Supervised Learning
{'venue': 'International Conference On Computational Linguistics', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}