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J-GLOBAL ID：201702219038161263   整理番号：17A1287711

イベント指導に基づく多文書生成式要約手法【JST・京大機械翻訳】

Event-guided method for abstractive multi-document summarization

著者 (3件)： Wang Zhenchao (武漢大学計算机学院,武漢,430072) ,  Sun Rui (武漢大学計算机学院,武漢,430072) ,  Ji Donghong (武漢大学計算机学院,武漢,430072)
資料名： Jisuanji Yingyong Yanjiu  (Jisuanji Yingyong Yanjiu)
巻： 34  号： 2  ページ： 343-346,356  発行年： 2017年 
JST資料番号： C2536A  ISSN： 1001-3695  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 章の意味論を理解する上での生成式要約を確立することは、思想において抽出式の要約に対してより合理的であるが、具体的な実現においては、意味理解、自然言語生成などの難題に直面している。本論文は,基本的意味ユニットとしてイベントを生成するために,イベントクラスタリングによるテキストの主題分布を反映して,イベントを用いて,複数の文章を圧縮することによって,自然言語を構築して,要約を作成した。DUC標準データセット上で評価を行うことにより、最終的なROUGE得点は現在主流の生成方法に匹敵するため、事件はよく章の主幹情報を支持でき、同時に多句圧縮過程における冗長情報の除去と自然言語の生成を有効に指導できる。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 意味論 ,  *自然言語
準シソーラス用語： 句 ,  テキスト ,  自然言語生成 ,  意味理解 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： event ,  abstractive ,  semantic combination ,  sub-topic ,  multi-sentence compression ,  multi-document summarization

分類 (1件)： 自然語処理  (JE06000L)

タイトルに関連する用語 (4件)： イベント ,  指導 ,  文書 ,  手法