I detta dokument generaliserar vi komprimeringsuppgiften. I stället för att helt enkelt förkorta en mening genom att ta bort ord eller komponenter, som i tidigare arbete, skriver vi om den med hjälp av ytterligare åtgärder som ersättning, omordning och införande. Vi presenterar en ny corpus som lämpar sig för vår uppgift och en diskriminativ träd-till-träd-transduktionsmodell som naturligt kan förklara strukturella och lexiska missmatchningar. Modellen innehåller en ny grammatikextraktionsmetod, använder en språkmodell för sammanhängande utdata och kan enkelt ställas in på ett brett spektrum av komprimeringsspecifika förlustfunktioner.
I REF föreslogs en diskriminativ transduktionsmodell för träd till träd som införlivade en grammatikextraheringsmetod och använde en språkmodell för sammanhängande utdata.
Sentence Compression Beyond Word Deletion
{'venue': 'International Conference On Computational Linguistics', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}