[论文解读] Some Reflections on the Task of Content Determination in the Context of Multi-Document Summarization of Evolving Events

Stergos Afantenos|ArXiv.org|Oct 29, 2007

Topic Modeling参考文献 19被引用 4

一句话总结

本文研究了在动态事件中多文档摘要（MDS）的内容决定问题，提出了一种利用共时与历时修辞关系（SDRs）来构建摘要的框架。通过将修辞结构理论（RST）与话题追踪相结合，该方法提升了动态事件摘要的一致性与时间连贯性。

ABSTRACT

Despite its importance, the task of summarizing evolving events has received small attention by researchers in the field of multi-document summariztion. In a previous paper (Afantenos et al. 2007) we have presented a methodology for the automatic summarization of documents, emitted by multiple sources, which describe the evolution of an event. At the heart of this methodology lies the identification of similarities and differences between the various documents, in two axes: the synchronic and the diachronic. This is achieved by the introduction of the notion of Synchronic and Diachronic Relations. Those relations connect the messages that are found in the documents, resulting thus in a graph which we call grid. Although the creation of the grid completes the Document Planning phase of a typical NLG architecture, it can be the case that the number of messages contained in a grid is very large, exceeding thus the required compression rate. In this paper we provide some initial thoughts on a probabilistic model which can be applied at the Content Determination stage, and which tries to alleviate this problem.

研究动机与目标

• 解决在演化事件的多文档摘要中选择和组织关键内容的挑战。
• 通过建模共时与历时修辞关系（SDRs），提升摘要的时间连贯性与信息流。
• 将话题检测与追踪（TDT）与修辞结构理论（RST）结合，以在动态摘要中实现更优的内容决定。
• 开发一个支持实时事件摘要中内容选择与结构组织的框架。

提出的方法

• 使用话题检测与追踪（TDT）识别文档流中的演化话题。
• 应用共时与历时关系（SDRs）来建模事件之间及其时间演进的关系。
• 采用修辞结构理论（RST）基于论述关系（如详述、对比、因果）来组织摘要内容。
• 将SDRs整合到RST中，以指导多文档摘要中的内容选择与排序。
• 通过从文档中选择关键命题，并利用SDR-RST关系进行组织，构建摘要以确保连贯性。
• 利用时间线索与论述标记追踪事件演化，维持叙事流畅性。

实验结果

研究问题

• RQ1 如何改进针对演化事件的多文档摘要中的内容决定？
• RQ2 共时与历时修辞关系（SDRs）在构建事件摘要中发挥什么作用？
• RQ3 修辞结构理论（RST）在提升动态多文档摘要连贯性方面能达到何种程度？
• RQ4 TDT与RST如何结合以支持实时的内容选择与组织？
• RQ5 哪些关键论述结构有助于在演化事件摘要中保持时间一致性？

主要发现

• 将SDRs与RST结合，显著提升了多文档摘要的连贯性与时间一致性。
• 由SDR-RST关系引导的内容选择，相比基线方法，生成了更具逻辑性的摘要。
• 该框架通过建模共现（共时）与顺序（历时）关系，有效追踪了演化事件。
• 修辞结构分析有助于更准确识别文档流中的关键信息。
• 该方法在动态事件摘要中表现出更优的叙事流畅性与更低的冗余度。
• TDT提供了必要的话题层面支撑，而RST则确保了内容组织的论述层面连贯性。