TAILIEUCHUNG - Báo cáo khoa học: "Automatic Headline Generation using Character Cross-Correlation"

Arabic language is a morphologically complex language. Affixes and clitics are regularly attached to stems which make direct comparison between words not practical. In this paper we propose a new automatic headline generation technique that utilizes character cross-correlation to extract best headlines and to overcome the Arabic language complex morphology | Automatic Headline Generation using Character Cross-Correlation Fahad A. Alotaiby Department of Electrical Engineering College of Engineering King Saud University 800 Riyadh 11421 Saudi Arabia falotaiby@ Abstract Arabic language is a morphologically complex language. Affixes and clitics are regularly attached to stems which make direct comparison between words not practical. In this paper we propose a new automatic headline generation technique that utilizes character cross-correlation to extract best headlines and to overcome the Arabic language complex morphology. The system that uses character cross-correlation achieves ROUGE-L score of while the exact word matching scores only for the same set of documents. 1 Introduction A headline is considered as a condensed summary of a document. It can be classified as the acme of text summarization. The necessity for automatic headline generation has been raised due to the need to handle huge amount of documents which is a tedious and time-consuming process. Instead of reading every document the headline can be used to decide which of them contains important information. There are two major disciplines towards automatic headline generation extractive and abstractive. In the work of Douzidia and Lapalme 2004 and extractive method was used to produce a 10-words summary which can be considered as a headline of an Arabic document and then it was automatically translated into English. Therefore the reported score reflects the accuracy of the gen 117 eration and translation which makes it difficult to evaluate the process of headline generation of this system. Hedge Trimmer Dorr et al. 2003 is a system that creates a headline for an English newspaper story using linguistically-motivated heuristics to choose a potential headline. Jin and Hauptmann 2002 proposed a probabilistic model for headline generation in which they divide headline generation process into two steps namely the step of .

• Báo cáo khoa học
• Automatic Headline Generation
• Character Cross Correlation
• Fahad A
• Alotaiby
• 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