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La resumido de múltiples documentos de estilo extractivo orientado a consulta genera el resumen extrayendo un conjunto apropiado de oraciones de múltiples documentos basado en la consulta preestablecida. Este artículo propone un novedoso marco de resumido de múltiples documentos a través de un modelo de aprendizaje profundo. Este marco uniforme consiste en tres partes: extracción de conceptos, generación de resúmenes y validación de reconstrucción, que trabajan juntas para lograr la mayor cobertura del contenido de los documentos. Se propone una nueva técnica de extracción orientada a consulta para concentrar información distribuida en unidades ocultas capa por capa. Luego, toda la arquitectura profunda se ajusta afinando minimizando la pérdida de información de la validación de reconstrucción. De acuerdo con la información concentrada, se utiliza programación dinámica para buscar el conjunto de oraciones más informativas como el resumen. Experimentos en tres conjuntos de datos de referencia demuestran la efectividad del marco y los algoritmos propuestos.
Liu et al. (Mon,) estudiaron esta cuestión.