I detta dokument undersöker vi ett tillvägagångssätt för att skapa en omfattande textöversikt över ett ämne som består av information från Internet. Vi använder oss av högnivåstrukturen i människoauktoriserade texter för att automatiskt framkalla en domänspecifik mall för ämnesstrukturen i en ny översikt. Den algoritmiska innovationen i vårt arbete är en metod för att lära sig ämnesspecifika extraherare för innehållsval gemensamt för hela mallen. Vi förstärker standardperceptronalgoritmen med ett globalt heltal linjär programmeringsformulering för att optimera både lokal passform av information i varje ämne och global samstämmighet över hela översikten. Resultaten av vår utvärdering bekräftar fördelarna med att integrera strukturell information i processen för val av innehåll.
REF undersökte ett tillvägagångssätt för att skapa en omfattande textöversikt över ämne som består av information från Internet och tillämpad ILP för att optimera både lokal passform av information i varje ämne och global samstämmighet över hela översikten.
Automatically Generating Wikipedia Articles: A Structure-Aware Approach
{'venue': 'ACL-IJCNLP', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}