AkihikoWatanabe
commented
6 years ago ・Scalable MMR #32 とVariable length intersection gap n-term modelを組み合わせる． ・Variable length intersection gap n-term modelは，あるトピックのterm sequenceは他の異なる語と一緒にでてくる？という直感にもとづく．要は，drugs.treat.mental.*illnessなどのパターンをとってきて活用する．このようなパターンをn-gram, n-stem, n-lemmaごとにつくり3種類のモデルを構築．この3種類のモデルに加え，coverage rate (topic vocabularyがセグメント内で一度でもみつかる割合)とsegmentのpositionの逆数を組みあわせて，sentenceのスコアを計算（先頭に近いほうが重要）． ・coherenceを担保するために，sentenceを抽出した後，以下のpost-processingを行う．
Acronym rewriting（初めてでてくるNATOなどの頭字語はfull nameにする） Date and number rewriting（US standard formsにする） Temporal references rewriting (next yearなどの曖昧なreferenceを1993などの具体的なものにする) Discursive form rewriting (いきなりButがでてくるときとかは削るなど) カッコやカギカッコは除き，句読点をcleanedする
・TAC 2008におけるROUGE-2の順位は72チーム中32位
https://www.researchgate.net/publication/231520992_The_LIA_Update_Summarization_system_at_TAC-2008