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J-GLOBAL ID：201802263218722766   整理番号：18A0354449

自動抽出テキスト要約のための単語文Coランキング【Powered by NICT】

Word-sentence co-ranking for automatic extractive text summarization

著者 (4件)： Fang Changjian (School of Automation, Northwestern Polytechnical University, Xi’an, China) ,  Mu Dejun (School of Automation, Northwestern Polytechnical University, Xi’an, China) ,  Deng Zhenghong (School of Automation, Northwestern Polytechnical University, Xi’an, China) ,  Wu Zhiang (Jiangsu Provincial Key Laboratory of E-Business, Nanjing University of Finance and Economics, Nanjing, China)
資料名： Expert Systems with Applications  (Expert Systems with Applications)
巻： 72  ページ： 189-195  発行年： 2017年 
JST資料番号： W0178A  ISSN： 0957-4174  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 抽出要約は元の材料から正確に得た文を連結することにより文書の短い要約を自動生成することを目的とした。その単純さと使いやすいために,抽出要約手法は,テキスト要約の領域における支配的なパラダイムとなってきた。本論文では,文スコアリング法,抽出要約の重要な段階を検討した。特に,CoRankと名付けた新しい単語文共ランキングモデル,単語文関係を組み合わせたグラフに基づく教師なしランキングモデルを提案した。CoRankは行列演算の観点から非常に簡潔であり,その収束は理論的に保証される。CoRankへの補足として提示されている冗長性除去技術,自動要約の品質をさらに向上させることができる。その結果,CoRank知的要約システムの重要なビルディングブロックとして役立つことができる。約600文書を含む二の実データセット上での実験結果により,提案した方法の有効性を示した。Copyright 2018 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： *等級づけ ,  品質 ,  冗長性 ,  グラフ ,  *単語
準シソーラス用語： ビルディングブロック ,  自動抄録法 ,  行列演算 ,  スコア化 ,  自動生成 ,  *テキスト要約 ,  *自動抽出 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 自動要約 ,  抽出要約 ,  文スコアリング ,  ページランク ,  教師なし学習

分類 (3件)： 自然語処理  (JE06000L) ,  人工知能  (JE08000Z) ,  情報加工一般  (AC05010A)

タイトルに関連する用語 (6件)： 自動抽出 ,  テキスト要約 ,  単語 ,  文 ,  CO ,  ランキング