TAILIEUCHUNG - Báo cáo khoa học: "Fully Abstractive Approach to Guided Summarization"

This paper shows that full abstraction can be accomplished in the context of guided summarization. We describe a work in progress that relies on Information Extraction, statistical content selection and Natural Language Generation. Early results already demonstrate the effectiveness of the approach. 1 Introduction In the last decade, automatic text summarization has been dominated by extractive approaches that rely purely on shallow statistics. In the latest evaluation campaign of the Text Analysis Conference1 (TAC), the top systems were considered only “barely acceptable” by human assessment (Owczarzak and Dang, 2011). The field is also getting saturated near what appears to be a ceiling. | Fully Abstractive Approach to Guided Summarization Pierre-Etienne Genest Guy Lapalme RALI-DIRO Universite de Montreal . Box 6128 Succ. Centre-Ville Montreal Quebec Canada h3c 3J7 genestpe lapalme @ Abstract This paper shows that full abstraction can be accomplished in the context of guided summarization. We describe a work in progress that relies on Information Extraction statistical content selection and Natural Language Generation. Early results already demonstrate the effectiveness of the approach. 1 Introduction In the last decade automatic text summarization has been dominated by extractive approaches that rely purely on shallow statistics. In the latest evaluation campaign of the Text Analysis Conference1 TAC the top systems were considered only barely acceptable by human assessment Owczarzak and Dang 2011 . The field is also getting saturated near what appears to be a ceiling in performance. Systems that claim to be very different from one another have all become statistically indistinguishable in evaluation results. An experiment Genest et al. 2009 found a performance ceiling to pure sentence extraction that is very low compared to regular abstractive human summaries but not that much better than the current best automatic systems. Abstractive summarization has been explored to some extent in recent years sentence compression Knight and Marcu 2000 Cohn and Lapata 2009 sentence fusion Barzilay and McKeown 2005 or revision Tanaka et al. 2009 and a generationbased approach that could be called sentence splitting Genest and Lapalme 2011 . They are all 1 tac 354 rewriting techniques based on syntactical analysis offering little improvement over extractive methods in the content selection process. We believe that a fully abstractive approach with a separate process for the analysis of the text the content selection and the generation of the summary has the most potential for generating summaries at a level comparable to human. For

• Báo cáo khoa học
• Fully Abstractive Approach
• Guided Summarization
• Long Papers
• báo cáo khoa học
• báo cáo ngôn ngữ
• ngôn ngữ tự nhiên
• Bài giảng Xử lý ngôn ngữ tự nhiên
• Xử lý ngôn ngữ tự nhiên
• Kỹ thuật lập trình
• Mô hình ngôn ngữ
• Mô hình n gram
• Dịch máy
• Phương pháp dịch máy
• Hiểu ngôn ngữ
• Phân loại tin tự động
• Tạo chí tin học
• Điều khiển học
• Truy vấn ngôn ngữ tự nhiên
• Phép dịch truy vấn ngôn ngữ tự nhiên
• Truy vấn SQL
• Văn phạm ngữ nghĩa
• Xử lý nhập nhằng ngữ nghĩa
• Xử lý ngữ nghĩa
• Phân tích ngữ nghĩa
• Biểu diễn vị từ
• Thuộc tính về sự kiện
• Thuộc tính về sự kiện
• Xử lý ngôn ngữ
• Natural Language Processing
• Ngôn ngữ lập trình
• Nhập nhằng cấu trúc
• Tri thức về ngôn ngữ
• Mô hình ngôn ngữ Google Book N grams
• Mô hình ngôn ngữ KenLM
• Phương pháp làm mịn
• Bài toán PTCP
• Phân tích cú pháp
• Cấu trúc ngữ pháp
• Phân tích cú pháp xác suất
• CKY kết hợp xác suất
• Văn phạm phi ngữ cảnh xác suất
• Hình thái học
• Gán nhãn từ loại
• Ngôn ngữ tự nhiên trong dịch máy
• Hệ thống dịch máy
• Phương pháp xây dựng bảng từ
• Tác từ
• Conditional random fields
• Nhận dạng thực thể có tên
• Đối tượng vật lý trừu tượng
• Phân lớp văn bản
• Biểu diễn nhị phân
• Ma trận từ văn bản
• Wolfram Alpha
• Trích rút thông tin
• Phương pháp Snowball