Inom området flerdokumentssammanfattning har Pyramidmetoden blivit en viktig metod för att utvärdera maskingenererade sammanfattningar. Metoden baseras på den manuella noteringen av texten spänner över samma betydelse i en uppsättning sammanfattningar av mänskliga modeller. I detta dokument presenterar vi en oövervakad, probabilistisk metod för modellering av ämnen för att automatiskt identifiera sådana semantiskt likartade textomfång. Vårt tillvägagångssätt avslöjar en del av strukturen av modellsammanfattningar och identifierar ämnen som är bra approximationer av de sammanfattande innehållsenheter (SCU) som används i Pyramidmetoden. Våra resultat visar att ämnesmodellen identifierar ämne-sentence föreningar som motsvarar bidragsgivarna av SCUs, vilket tyder på att ämnet modellering metod kan generera en livskraftig uppsättning kandidat SCUs för att underlätta skapandet av Pyramider.
REF beskriver ett tillvägagångssätt för automatiskt lärande faktaoider för pyramidutvärdering med hjälp av ett ämnesmodellering tillvägagångssätt.
Learning Summary Content Units with Topic Modeling
{'venue': 'COLING - POSTERS', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}