The SVM was trained with the same f

The SVM was trained with the same features used
to obtain phrase-based salience scores, but with
sentence-level labels (labels (1) and (2) positive,
(3) negative).
Evaluation We evaluated summarization quality
using ROUGE (Lin and Hovy, 2003). For the
highlight generation task, the original CNN highlights
were used as the reference. We report unigram
overlap (ROUGE-1) as a means of assessing
informativeness and the longest common subsequence
(ROUGE-L) as a means of assessing fluency.
In addition, we evaluated the generated highlights
by eliciting human judgments. Participants
were presented with a news article and its corresponding
highlights and were asked to rate the latter
along three dimensions: informativeness (do
the highlights represent the article’s main topics?),
grammaticality (are they fluent?), and verbosity
(are they overly wordy and repetitive?). The subjects
used a seven point rating scale. An ideal
system would receive high numbers for grammaticality
and informativeness and a low number for
verbosity. We randomly selected nine documents
from the test set and generated highlights with our
model and the sentence-based ILP baseline. We
also included the original highlights as a gold standard.
We thus obtained ratings for 27 (9 × 3)
document-highlights pairs.4 The study was conducted
over the Internet using WebExp (Keller
et al., 2009) and was completed by 34 volunteers,
all self reported native English speakers.
With regard to the summarization task, following
Martins and Smith (2009), we used ROUGE-1
and ROUGE-2 to evaluate our system’s output.
We also report results with ROUGE-L. Each document
in the DUC-2002 dataset is paired with

Kết quả (Việt) 1:

SVM được đào tạo với các tính năng tương tự được sử dụngđể có được điểm số dựa trên cụm từ nhô, nhưng vớicâu cấp nhãn (nhãn (1) và (2) tích cực,(3) tiêu cực).Đánh giá chúng tôi đánh giá chất lượng tổng hợpsử dụng ROUGE (Lin và Hovy, 2003). Cho cáctô sáng tác vụ thế hệ, những điểm nổi bật CNN ban đầuđược sử dụng như tài liệu tham khảo. Chúng tôi báo cáo unigramchồng lên nhau (ROUGE-1) như một phương tiện đánh giáinformativeness và subsequence chung dài nhất(ROUGE-L) như một phương tiện đánh giá sự lưu loát.Ngoài ra, chúng tôi đánh giá những điểm nổi bật được tạo rabởi dồi bản án của con người. Những người tham giađã được trình bày với một bài viết và tương ứng của nóđiểm nổi bật và được yêu cầu để đánh giá thứ haidọc theo ba kích thước: informativeness (donhững điểm nổi bật đại diện cho các chủ đề chính của bài viết?),grammaticality (họ là thông thạo?), và verbosity(là họ quá wordy và lặp đi lặp lại?). Các đối tượngsử dụng quy mô đánh giá điểm 7. Một lý tưởngHệ thống sẽ nhận được số lượng cao nhất grammaticalityvà informativeness và một số lượng thấp nhấtverbosity. Chúng tôi lựa chọn ngẫu nhiên chín tài liệutừ thử nghiệm thiết lập và tạo ra nổi bật với chúng tôiMô hình và đường cơ sở ILP dựa trên câu. Chúng tôicũng bao gồm những điểm nổi bật ban đầu như là một tiêu chuẩn vàng.Chúng tôi do đó thu được xếp hạng cho 27 (9 × 3)tài liệu-điểm nổi bật pairs.4 nghiên cứu được tiến hànhqua Internet bằng cách sử dụng WebExp (Kelleret al., 2009) và đã được hoàn thành bởi các tình nguyện viên 34,Tất cả tự báo cáo nói tiếng Anh bản xứ.Đối với nhiệm vụ tổng hợp, sauMartins và Smith (2009), chúng tôi sử dụng ROUGE-1và ROUGE-2 để đánh giá hệ thống của chúng tôi của đầu ra.Chúng tôi cũng báo cáo kết quả với ROUGE-L. Mỗi tài liệuở Đức-2002 tập dữ liệu được kết nối với

Kết quả (Việt) 2:

SVM được đào tạo với các tính năng tương tự được sử dụng
để có được điểm số nổi bật dựa trên cụm từ, nhưng với
nhãn án cấp (nhãn (1) và (2) tích cực,
(3) âm tính).
Đánh giá Chúng tôi đánh giá chất lượng tổng hợp
sử dụng ROUGE (Lin và Hovy, 2003). Đối với các
nhiệm vụ thế hệ nổi bật, các CNN nổi bật ban đầu
đã được sử dụng như là tài liệu tham khảo. Chúng tôi báo cáo unigram
chồng chéo (ROUGE-1) như một phương tiện để đánh giá
informativeness và dãy con dài nhất phổ biến
(ROUGE-L) như một phương tiện để đánh giá sự lưu loát.
Ngoài ra, chúng tôi đánh giá những điểm nổi bật được tạo ra
bằng cách gợi ý phán xét ​​con người. Những người tham gia
đã được trình bày với một bài báo và tương ứng của nó
nổi bật và được yêu cầu đánh giá sau
cùng ba kích thước: informativeness
(làm? Những điểm nổi bật đại diện cho các chủ đề chính của bài viết),
grammaticality (? Là họ thông thạo), và rườm rà
(là họ quá dài dòng và lặp đi lặp lại?). Các đối tượng
sử dụng một thang đánh giá bảy điểm. Một lý tưởng
hệ thống sẽ nhận được số lượng lớn cho grammaticality
và informativeness và một số lượng thấp cho
rườm rà. Chúng tôi lựa chọn ngẫu nhiên chín tài liệu
từ các thiết lập thử nghiệm và tạo ra điểm nổi bật của chúng tôi với
mô hình và ILP cơ bản dựa trên câu. Chúng
cũng bao gồm những điểm nổi bật ban đầu như một tiêu chuẩn vàng.
Do đó chúng tôi thu được xếp hạng 27 (9 × 3)
tài liệu-điểm nổi bật pairs.4 Nghiên cứu được tiến hành
trên Internet bằng cách sử dụng WebExp (Keller
et al., 2009) và được hoàn thành bởi 34 tình nguyện viên,
tất cả tự báo cáo người nói tiếng Anh bản địa.
Đối với các nhiệm vụ tổng kết Với, sau
Martins và Smith (2009), chúng tôi sử dụng ROUGE-1
và ROUGE-2 để đánh giá sản lượng hệ thống của chúng tôi.
Chúng tôi cũng báo cáo kết quả với ROUGE-L. Mỗi tài liệu
trong tập dữ liệu ĐỨC-2002 được kết hợp với