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Cet article présente une nouvelle approche non supervisée pour générer des résumés ultra-concis d'opinions. Nous formulons le problème de la génération d'un tel résumé de micropinion comme un problème d'optimisation, où nous cherchons un ensemble de phrases concises et non redondantes qui sont lisibles et représentent les opinions clés dans le texte. Nous mesurons la représentativité sur la base d'une fonction d'information mutuelle modifiée et modélisons la lisibilité avec un modèle de langue n-gram. Nous proposons quelques algorithmes heuristiques pour résoudre efficacement ce problème d'optimisation. Les résultats de l'évaluation montrent que notre approche non supervisée surpasse d'autres méthodes de résumé à la pointe de la technologie et que les résumés générés sont informatifs et lisibles.
Ganesan et al. (Mon,) ont étudié cette question.