Framställningen av exakta och fullständiga sammanfattningar av flera dokument ifrågasätts av komplexiteten i att bedöma nyttan av information för användaren. Vårt mål är att avgöra om identifiering av sub-händelser i ett nyhetsämne kan hjälpa oss att fånga viktig information för att ta fram bättre sammanfattningar. I vårt första experiment bad vi mänskliga domare att avgöra den relativa nyttan av meningar som de relaterade till subhändelser i ett större ämne. Vi använde dessa data för att skapa sammanfattningar med tre olika metoder, och sedan jämförde vi dessa sammanfattningar med tre automatiskt skapade sammanfattningar. I vårt andra experiment visar vi hur resultaten av vårt första experiment kan appliceras på ett klusterbaserat automatiskt summeringssystem. Genom båda experimenten undersöker vi användningen av inter-judge-avtal och ett relativt nyttomått som förklarar komplexiteten i att bestämma meningskvalitet i förhållande till ett ämne.
REF beskrev identifiering av delhändelser i flera dokument.
Sub-Event Based Multi-Document Summarization
{'venue': 'Workshop On Text Summarization', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}