Vi kastar multi-sentence kompression som en strukturerad förutsägelse problem. Relaterade meningar representeras av ett ord diagram så att sammanfattningar utgör sökvägar i grafen (Filippova, 2010). Vi utformar en parameteriserad kortaste vägalgoritm som kan skrivas som en generaliserad linjär modell i ett gemensamt utrymme av ordgrafer och kompressioner. Vi använder en stor marginal för att anpassa parameteriserade kantvikter till data så att den kortaste vägen är identisk med den önskade sammanfattningen. Decoding under träning utförs i polynom tid med hjälp av förlustförstärkt inferens. Empiriskt sett jämför vi vår strategi med den senaste tekniken i grafbaserad multi-sentence-komprimering och observerar betydande förbättringar på ca 7 % i ROUGE F-mått respektive 8 % i BLEU-poäng.
REF gjuter multi-sentence komprimering som ett strukturerat predikeringsproblem.
Learning to Summarise Related Sentences
{'venue': 'COLING', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}