Sammanfattande av flera dokument innefattar många aspekter av innehållsval och ytligt förverkligande. Sammanfattningarna måste vara informativa, koncisa, grammatiska och lyda stilistiska skrivkonventioner. Vi presenterar en metod där sådana individuella aspekter lärs separat från data (utan någon hand-engineering) men optimeras gemensamt med hjälp av ett heltal linjärt program. ILP-ramen gör det möjligt för oss att kombinera expertinlärarnas beslut och att välja och skriva om källinnehåll genom en blandning av objektiv inställning, mjuka och hårda begränsningar. Experimentella resultat på datamängden TAC-08 visar att vår modell uppnår toppmodern prestanda med hjälp av ROUGE och avsevärt förbättrar informationen i sammanfattningarna.
REF presenterade en annan metod där sammanfattningens informativhet, koncishet och grammatikalitet lärs separat från data men optimeras gemensamt med hjälp av en ILP-uppsättning.
Multiple Aspect Summarization Using Integer Linear Programming
{'venue': 'EMNLP', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}