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J-GLOBAL ID：201702251326196645   整理番号：17A0116882

社会情報を用いたWeb文書の要約のための学習【Powered by NICT】

Learning to Summarize Web Documents Using Social Information

著者 (4件)： Nguyen Minh-Tien ,  Tran Duc-Vu ,  Tran Chien-Xuan ,  Nguyen Minh-Le
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： ICTAI  ページ： 619-626  発行年： 2016年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： SoSVMRank命名法,高品質の要約を生成するには,Web文書の社会的情報を統合したを示した。を行うために,要約はランクタスク学習として定式化した,文やコメントの順序はその有益な情報により決定した。文やコメントをモデル化する時の有益な情報は,社会的な特徴は地方品種を支援するために開発した局所的および社会的な特徴のセットにより測定した。情報を豊かにするために,新しい特徴を提案した。ランキング後,要約として選択したトップmランク付け文章とコメント。著者らの方法は,二データセット上で広範囲に評価した。有望な結果は以下のことを示した:(1)新しい特徴を用いて,提案手法では,最先端のベースライン上の要約のROUGEとROUGE IIの両方の改善を達成し,(2)社会的情報を統合する要約に有利である。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 基準線 ,  *学習 ,  等級づけ ,  定式化 ,  命名法 ,  モデリング
準シソーラス用語： 高品質 ,  *Web文書 ,  *社会情報 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  自然語処理  (JE06000L)

タイトルに関連する用語 (3件)： 社会情報 ,  Web文書 ,  学習