I detta arbete strävar vi efter att utveckla ett oövervakat abstrakt system för sammanfattning av flera dokument. Vi utformar en parafrastisk mening fusionsmodell som gemensamt utför mening fusion och parafrasering med hjälp av skip-gram ord inbäddning modell på meningsnivå. Vår modell förbättrar informationstäckningen och samtidigt abstraktionen av de skapade meningarna. Vi utför våra experiment på de human-genererade multi-sentence kompressionsdataseten och utvärderar vårt system på flera nya föreslagna Machine Translation (MT) utvärderingsmått. Dessutom tillämpar vi vår meningsnivåmodell för att implementera ett abstrakt flerdokumentssammanfattningssystem där dokument vanligtvis innehåller en motsvarande uppsättning meningar. Vi föreslår också en optimal lösning på problemet med den klassiska sammanfattande längden som inte togs upp i tidigare forskning. För sammanfattningen av dokumentnivån utför vi experiment på dataseten för två olika domäner (t.ex. nyhetsartikel och användarrecensioner) som är väl lämpade för abstraktisering av flera dokument. Våra experiment visar att metoderna medför betydande förbättringar jämfört med de senaste metoderna.
Nayeem m.fl. REF utformade en parafrastisk fusionsmodell för meningar som tillsammans utför meningsfusion och parafrasering med hjälp av ordet "hopp-gram" som inbäddar modellen på meningsnivå.
Abstractive Unsupervised Multi-Document Summarization using Paraphrastic Sentence Fusion
{'venue': 'COLING', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}