无监督方法生成超简洁观点摘要

"观点摘要的www会议论文" 这篇论文主要探讨了一种新的无监督方法，用于生成极度简洁的观点摘要。在微观点生成（MicropinionGeneration）这个领域，研究者们提出了一个优化问题的框架，旨在寻找一组简洁且非冗余的短语，这些短语既能体现文本中的关键意见，又具有可读性。该方法的核心是通过修改后的互信息函数来衡量代表性，并利用n-gram语言模型来评估可读性。 作者Kavita Ganesan、Cheng Xiang Zhai和Evelyne Viegas分别来自伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校计算机科学系和微软研究院。他们提出了一套启发式算法，以高效地解决这个优化问题。这些算法能够从大量文本中挑选出最具代表性和可读性的观点片段，形成摘要。 在评估阶段，该无监督方法相比于其他最先进的摘要生成技术表现更优，生成的摘要不仅信息量丰富，而且易于理解。这表明，这种方法对于处理大量用户生成的评论数据，如在线产品评价或社交媒体上的观点表达，有着显著的优势。通过使用修改后的互信息函数，可以更好地捕捉到文本中的关键信息，而n-gram语言模型则有助于确保生成的摘要符合人类的语言习惯，从而提高可读性。 该研究的贡献在于提供了一个无需标注数据的解决方案，这对于处理大规模、多源的意见数据来说非常实用。同时，通过实验验证，证明了这种方法的有效性，为未来自动摘要和意见挖掘的研究提供了新的思路和工具。这种无监督的微观点摘要生成方法有可能被广泛应用于社交媒体分析、产品推荐系统以及舆情监测等领域，帮助企业和决策者快速理解大众的意见趋势。