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J-GLOBAL ID：201802280754535542   整理番号：18A0400958

ネコ群最適化はマルチ文書要約のための進化的フレームワーク【Powered by NICT】

Cat swarm optimization based evolutionary framework for multi document summarization

著者 (2件)： Rautray Rasmita (Department of Computer Science and Engineering, Siksha ‘O‘ Anusandhan University, Bhubaneswar-751030, Odisha, India) ,  Balabantaray Rakesh Chandra (Department of Computer Science, IIIT, Bhubaneswar, Odisha, India)
資料名： Physica A. Statistical Mechanics and Its Applications  (Physica A. Statistical Mechanics and Its Applications)
巻： 477  ページ： 174-186  発行年： 2017年 
JST資料番号： D0322B  ISSN： 0378-4371  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： 今日,World Wide Webは膨大な量オンライン情報をもたらした。その結果,大量のデータからの関連情報を抽出する挑戦的な問題となっている。近年テキスト要約は膨大な量の文書から有用な情報を抽出する解決策の一つとして認識されている。要約のために考慮した文書の数に基づいて,単一文書あるいは多文書要約として分類される。単一文書よりもむしろ,多文書要約は,研究者は複数の文書からの正確な要約を見出すためのより挑戦的である。したがって本研究では,新しいネコ群最適化(CSO)ベースのマルチ文書要約器は多重文書要約の問題に対処するために提案した。提案したCSOに基づくモデルは,同じく調和探索(HS)に基づく要約器およびパーティクルスワーム最適化(PSO)に基づく要約器のような他の二種類の性質に触発されたベース要約器と比較した。会議理解(DUC)データセット文書ベンチマークに関しては,すべてのアルゴリズムの性能は,それぞれROUGEスコア,Fスコア,感度,正述語値,要約精度,文類似性と可読性計量のような異なる評価メトリックスの観点で比較要約の非冗長性,粘着性及び読みやすさを検証した。実験解析によって,提案した方法は,研究に含まれる他のsummarizersより優れていることを明らかにした。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： 類似性 ,  可読性 ,  *最適化 ,  多重化 ,  Web【情報システム】 ,  冗長性 ,  ベンチマーク ,  アルゴリズム
準シソーラス用語： 粘着性 ,  メトリックス ,  述語 ,  スコア ,  粒子群最適化 ,  テキスト要約 ,  オンライン , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 一般的要約器 ,  マルチ文書要約 ,  抽出要約 ,  ネコ群最適化

分類 (2件)： ゆらぎ,ランダム過程,Brown運動,輸送過程の一般的理論  (BA08020B) ,  数値計算  (JE02000J)

タイトルに関連する用語 (6件)： ネコ ,  最適化 ,  マルチ ,  文書 ,  進化 ,  フレームワーク