概念文本摘要器：连续向量空间中的新模型
计算与语言
2018-09-05 v3 信息检索
摘要
传统的摘要方法在当今不具备成本效益也不可行。抽取式摘要是一种自动从文本中提取最重要句子并生成简短信息性摘要的过程。本工作中，我们提出一种无监督方法来摘要波斯语文本。该方法是一种新颖的混合方法，利用深度学习和传统统计方法对文本概念进行聚类。首先我们基于 Hamshahri2 语料库和词频词典生成词嵌入。随后所提算法提取文档关键词、对其概念聚类，并最终对句子排序以生成摘要。我们在 Pasokh 单文档语料库上使用 ROUGE 评估指标评价所提方法。在不使用任何手工特征的情况下，我们的方法取得了 SOTA（state-of-the-art，最优）结果。我们将无监督方法与最佳有监督波斯语方法比较，ROUGE-2 召回率总分提高了 7.5%。
引用
@article{arxiv.1710.10994,
title = {Conceptual Text Summarizer: A new model in continuous vector space},
author = {Mohammad Ebrahim Khademi and Mohammad Fakhredanesh and Seyed Mojtaba Hoseini},
journal= {arXiv preprint arXiv:1710.10994},
year = {2018}
}
备注
The experimental results completed