概率模型驱动的查询相关性多文档摘要：兼顾覆盖与新颖性

本文主要探讨了在大规模网络环境下，针对查询为中心的多文档摘要（Query-Focused Multi-Document Summarization）中的关键挑战及其解决方案。首先，随着互联网上文档数量呈指数增长，有效地生成相关、全面且新颖的摘要变得至关重要。查询相关性是核心，传统方法往往假设句子间的相关性独立，但在实际应用中，这种假设可能不准确。 作者提出了一种新颖的概率模型——概率相关性、覆盖率和新颖性（PRCN）框架。这个框架突破了原有的独立相关性假设，引入了用户查询驱动的参考主题模型，能够更好地衡量句子之间的依赖关系，从而提高摘要的查询相关性。此外，通过主题覆盖范围的建模，文章试图在保持内容全面的同时，避免冗余，实现主题的平衡。 PRCN框架不仅考虑了句子内容的关联性，还通过整合多种句子特征来捕捉新颖性，确保生成的摘要既包含查询相关的信息，又能反映出文档集合中的独特见解。在处理这些信息时，采用了贪婪算法来动态调整摘要中的主题覆盖率，使得每个主题在摘要中都有适度的呈现，从而达到主题的均衡。 为了验证这种方法的有效性，研究者在DUC2005和DUC2006数据集上进行了实验。实验结果表明，PRCN框架在处理查询相关性、覆盖率和新颖性这三个关键指标上表现出色，相较于传统方法，它能更准确地生成满足用户需求的多文档摘要。 总结来说，本文的工作在于提供了一种创新的方法，通过依赖性相关性、主题覆盖范围和新颖性相结合，为查询导向的多文档摘要任务提供了一个更为精确和高效的解决方案，为Web信息检索和文本挖掘领域提供了新的研究方向。