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长篇讨论的指示性摘要
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内容提要
本文提出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，其在自动指标和人工评价方面优于强无监督基线，并且与许多基于监督学习的方法相当。
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关键要点
- 提出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。
- 方法假定源文档采用两级分层图表示，利用不对称的位置提示确定句子的重要性。
- 在PubMed和arXiv数据集上的结果表明，该方法在自动指标和人工评价方面优于强无监督基线。
- 该方法的性能与许多基于监督学习的方法相当。
- 结果表明，篇章结构中的模式是确定科学文章重要性的强有力信号。
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