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J-GLOBAL ID：201802257201969235   整理番号：18A1044130

単一文書要約のための整数線形計画法を用いた回帰に基づくアプローチ【JST・京大機械翻訳】

A Regression-Based Approach Using Integer Linear Programming for Single-Document Summarization

著者 (4件)： Oliveira Hilario ,  Lins Rafael Dueire ,  Lima Rinaldo ,  Freitas Fred
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ICTAI  ページ： 270-277  発行年： 2017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： ニュース記事の抽出文書要約のための既存のアプローチのほとんどは,すべての入力ドキュメントを要約するための単一の方法に依存している。最近の研究は,要約技術がすべての入力論文に対して高性能を達成できないので,これが重要な制限であることを実証した。本論文では,単一文書要約のための整数線形計画法(ILP)を用いた新しい回帰ベース手法を提案した。提案した解は,異なる概念重み付け法と表現形式を探索する各入力論文に対する複数の候補要約を生成するための概念ベースILP法に依存する。その後,いくつかの抽出された特徴によって強化された回帰モデル,要約,文章およびngramレベルを適用して,従来のROUGE-1スコアの推定に基づく最も有益な要約の候補を選択した。調査した特徴は,周波数,位置,被覆率などのコンテンツの重要性の指標から導出した。DUC 2001-2002とCNNコーパスについて行った実験は,提案した方法がROUGE-1とROUGE-2リコール測度に関する多くのシナリオにおいて他の最先端の抽出要約手法より統計的に優れていることを示した。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 被覆率 ,  表現型 ,  周波数 ,  コーパス ,  回帰モデル ,  *整数線形計画法 ,  測度 ,  コンテンツ ,  重みづけ
準シソーラス用語： スコア ,  概念ベース ,  ニュース記事 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 情報加工一般  (AC05010A) ,  自然語処理  (JE06000L)

タイトルに関連する用語 (2件)： 文書 ,  整数線形計画法