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J-GLOBAL ID：202002249356119615   整理番号：20A2139454

クロスドメインテキスト要約の評価【JST・京大機械翻訳】

Evaluation of Cross Domain Text Summarization

著者 (4件)： Scanlon Liam (RMIT University, Melbourne, Australia) ,  Zhang Shiwei (RMIT University, Melbourne, Australia) ,  Zhang Xiuzhen (RMIT University, Melbourne, Australia) ,  Sanderson Mark (RMIT University, Melbourne, Australia)
資料名： ACM Proceedings  (ACM Proceedings)
号： SIGIR ’20  ページ： 1853-1856  発行年： 2020年 
JST資料番号： D0698C  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： 抽出-攻撃的ハイブリッド要約は,長い文書のための可読で簡潔な要約を作り出すことができる。抽出-引き抜きおよび抽出-抽出は,ハイブリッド要約に対する2つの代表的アプローチである。しかし,それらの一般的性能は,大規模実験によってまだ評価されていない。3つの新規展望から2つの最先端のハイブリッド要約アルゴリズムを調べた:著者らは以前に試みられていないヘッドライン生成の形式に適用して,著者らは,ニュースドメイン内および間の両方でそれらをテストすることによって,アルゴリズムの一般化を評価した。そして,人間の比較判断に対するアルゴリズムの自動評価を比較した。抽出-引き抜きハイブリッド法は,特に交差ドメインヘッドライン生成に対して,抽出-抽出アプローチより優れていることが分かった。Please refer to this article’s citation page on the publisher website for specific rights information. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *アルゴリズム
準シソーラス用語： ハイブリッド法 ,  *テキスト要約 ,  自動評価 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： 評価 ,  ヘッドライン生成 ,  テキスト要約化

分類 (1件)： 自然語処理  (JE06000L)

タイトルに関連する用語 (1件)： 評価