비지도 다중 문장 압축 및 예산 제약 하의 부분 모듈러 최대화를 이용한 회의 요약 생성

우리는 주석이 필요하지 않은 완전한 비지도 학습 기반의 추상적 회의 발언 요약을 위한 새로운 그래프 기반 프레임워크를 소개합니다. 본 연구는 최근의 여러 접근 방식들의 장점을 결합하면서 그 약점을 해결하고 있습니다. 또한, 우리는 자연어 처리(NLP)에 적용된 최근의 단어 임베딩과 그래프 퇴화(degeneracy) 기술을 활용하여 외부 의미 지식을 고려하고, 맞춤형 다양성 및 정보성 측정 방법을 설계하였습니다. AMI와 ICSI 코퍼스에서 수행된 실험 결과, 우리의 시스템은 최신 기술보다 우수함을 보여주었습니다. 코드와 데이터는 공개되어 있으며, 우리 시스템은 상호작용적으로 테스트할 수 있습니다.