无监督全局推理下的多文档自动摘要

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该研究提出了一种新的整体框架用于无监督的多文档摘要,通过综合度量指标 Subset Representative Index(SRI)平衡了源文件中一部分句子的重要性和多样性,并且经过了大规模实验进行了验证,其结果显示该方法在 ROUGE 得分和多样性度量方面明显优于强基准线,并且多样性对于提高多文档摘要性能至关重要。

该文介绍了一种基于无监督的基于图的排名模型,用于提取科学文献的摘要。该方法在PubMed和arXiv数据集上的结果表明,在自动指标和人工评价方面优于强无监督基线,并且其性能与许多基于监督学习的方法相当。

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