När människor framställer sammanfattningar av dokument, drar de inte bara ut meningar och samlar ihop dem. I stället skapar de nya meningar som är grammatiska, som samverkar med varandra och som fångar in de mest framträdande delarna av informationen i det ursprungliga dokumentet. Med tanke på att stora samlingar av text/abstrakta par finns tillgängliga online, är det nu möjligt att föreställa sig algoritmer som är utbildade för att härma denna process. I detta dokument fokuserar vi på straffkompression, en enklare version av denna större utmaning. Vi strävar efter att uppnå två mål samtidigt: våra kompressioner bör vara grammatiska, och de bör behålla de viktigaste delarna av information. Dessa två mål kan strida mot varandra. Vi utformar både en bullrig kanal och en beslutsträd strategi för problemet, och vi utvärderar resultat mot manuella kompressioner och en enkel baslinje. med beaktande av Fördraget om upprättandet av Euro peiska gemenskapen, med beaktande av Fördraget om upprättandet av Europeiska gemenskapen, med beaktande av Fördraget om upprättandet av Europeiska gemenskapen, med beaktande av Fördraget om upprättandet av Europeiska gemenskapen, med beaktande av Fördraget om upprättandet av Europeiska gemenskapen, med beaktande av Fördraget om upprättandet av Europeiska gemenskapen, med beaktande av Fördraget om upprättandet av Europeiska gemenskapen, med beaktande av Fördraget om upprättandet av Europeiska gemenskapen, med beaktande av Fördraget om upprättandet av Europeiska gemenskapen, med beaktande av Fördraget om upprättandet av Europeiska gemenskapen, med beaktande av Fördraget om upprättandet av Europeiska gemenskapen, med beaktande av Fördraget om upprättandet av Europeiska gemenskapen, med beaktande av Fördraget om upprättandet av Europeiska gemenskapen, med beaktande av Fördraget om upprättandet av Europeiska gemenskapen, med beaktande av Fördraget om upprättandet av Europeiska unionen, med beaktande av Fördraget om upprättandet av Europeiska gemenskapen, särskilt artikel 5 i detta,
Knight och Marcu REF presenterade två algoritmer för mening kompression som är baserade på "Noisy Channel" och "Beslut Tree".
Summarization beyond sentence extraction: A probabilistic approach to sentence compression
{'venue': 'Artif. Intell.', 'journal': 'Artif. Intell.', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}