TAILIEUCHUNG - Báo cáo khoa học: "Wrapping up a Summary: from Representation to Generation"

The main focus of this work is to investigate robust ways for generating summaries from summary representations without recurring to simple sentence extraction and aiming at more human-like summaries. This is motivated by empirical evidence from TAC 2009 data showing that human summaries contain on average more and shorter sentences than the system summaries. We report encouraging preliminary results comparable to those attained by participating systems at TAC 2009. | Wrapping up a Summary from Representation to Generation Josef Steinberger and Marco Turchi and Mijail Kabadjov and Ralf Steinberger EC Joint Research Centre 21027 Ispra VA Italy @ Abstract The main focus of this work is to investigate robust ways for generating summaries from summary representations without recurring to simple sentence extraction and aiming at more human-like summaries. This is motivated by empirical evidence from TAC 2009 data showing that human summaries contain on average more and shorter sentences than the system summaries. We report encouraging preliminary results comparable to those attained by participating systems at TAC 2009. 1 Introduction In this paper we adopt the general framework for summarization put forward by Sparck-Jones 1999 - which views summarization as a threefold process interpretation transformation and generation - and attempt to provide a clean instantiation for each processing phase with a particular emphasis on the last summary-generation phase often omitted or over-simplified in the mainstream work on summarization. The advantages of looking at the summarization problem in terms of distinct processing phases are numerous. It not only serves as a common ground for comparing different systems and understanding better the underlying logic and assumptions but it also provides a neat framework for developing systems based on clean and extendable designs. For instance Gong and Liu 2002 proposed a method based on Latent Semantic Analysis LSA and later J. Steinberger et al. 2007 showed that solely by enhancing the first source interpretation phase one is already able to produce better summaries. There has been limited work on the last summary generation phase due to the fact that it is unarguably a very challenging problem. The vast Nello Cristianini University of Bristol Bristol bS8 1UB UK nello@ amount of approaches assume simple

• Báo cáo khoa học
• Wrapping up a Summary
• from Representation to Generation
• Josef Steinberger and Marco Turchi
• 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