I detta dokument tillämpar vi olika övervakade inlärningstekniker för att bygga frågefokuserade multi-dokumentsammanfattningssystem, där uppgiften är att producera automatiska sammanfattningar som svar på en given fråga eller specifik information begäran som anges av användaren. En enorm mängd märkta data är en förutsättning för handledd utbildning. Det är dyrt och tidskrävande när människor utför märkningsuppgiften manuellt. Automatisk märkning kan vara en bra lösning på detta problem. Vi använder fem olika automatiska annotering tekniker för att bygga extrakt från mänskliga abstrakter med hjälp av ROUGE, Basic Element överlappning, syntaktisk likhet mäter, semantisk likhet mäter, och Extended String Subsequence Kernel. De övervakade metoderna vi använder är Support Vector Machines, Conditional Random Fields, Hidden Markov Models, Maximum Entropy, och två ensemblebaserade metoder. Under olika experiment analyserar vi hur automatiska märkningsmetoder påverkar prestandan hos de tillämpade övervakade metoderna. Enligt vår kunskap har ingen annan studie ingående undersökt och jämfört effekterna av att använda olika automatiska annoteringsmetoder på olika övervakade inlärningsmetoder inom området frågefokuserad sammanfattning av flera dokument.
REF hade ingående undersökt och jämfört effekterna av att använda olika automatiska annoteringsmetoder på olika övervakade inlärningsmetoder, inklusive SVM, HMM, CRF och MaxEnt, inom området frågefokuserad sammanfattning av flera dokument.
Query-focused multi-document summarization: Automatic data annotations and supervised learning approaches
{'venue': 'Nat. Lang. Eng.', 'journal': 'Nat. Lang. Eng.', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}