Zobrazeno 1 - 10
of 1 780
pro vyhledávání: '"Single document summarization"'
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Canonical automatic summary evaluation metrics, such as ROUGE, focus on lexical similarity which cannot well capture semantics nor linguistic quality and require a reference summary which is costly to obtain. Recently, there have been a growing numbe
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2005.06377
Autor:
Jha, Rahul, Bi, Keping, Li, Yang, Pakdaman, Mahdi, Celikyilmaz, Asli, Zhiboedov, Ivan, McDonald, Kieran
We describe Artemis (Annotation methodology for Rich, Tractable, Extractive, Multi-domain, Indicative Summarization), a novel hierarchical annotation process that produces indicative summaries for documents from multiple domains. Current summarizatio
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2005.02146
Publikováno v:
In Knowledge-Based Systems 27 September 2021 228
Text summarization has been one of the most challenging areas of research in NLP. Much effort has been made to overcome this challenge by using either the abstractive or extractive methods. Extractive methods are more popular, due to their simplicity
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/1909.02776
This paper focuses on the end-to-end abstractive summarization of a single product review without supervision. We assume that a review can be described as a discourse tree, in which the summary is the root, and the child sentences explain their paren
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/1906.05691
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Autor:
Wijayanti, Rini1 rini.wijayanti@students.itb.ac.id, Khodra, Masayu L.1 masayu@informatika.org, Widyantoro, Dwi H.1 dwi@stei.itb.ac.id
Publikováno v:
International Journal on Electrical Engineering & Informatics. Dec2021, Vol. 13 Issue 4, p916-930. 15p.
We present a discriminative model for single-document summarization that integrally combines compression and anaphoricity constraints. Our model selects textual units to include in the summary based on a rich set of sparse features whose weights are
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/1603.08887