基于加权相异度与重要性对齐关键迭代算法的抽取式摘要
计算与语言
2019-06-06 v1 人工智能
摘要
我们提出用于抽取式摘要的重要性对齐关键迭代算法，该算法比传统算法更快且保持精度。我们算法的时间复杂度为 O()，用于将原始 个句子摘要为最终 个句子。我们的算法最大化由重要性与余弦相异度的乘积定义的加权相异度，使得摘要能代表文档，同时摘要中的句子彼此不相似。加权相异度通过迭代贪心搜索与对按重要性排序的句子进行二分搜索来启发式地最大化。我们最终展示了基于产品客户评论摘要的基准分数，突显了我们的算法可与人类及现有算法相媲美的质量。我们在 github https://github.com/qhapaq-49/imakita 上提供了算法的源代码。
引用
@article{arxiv.1906.02126,
title = {Extractive Summarization via Weighted Dissimilarity and Importance Aligned Key Iterative Algorithm},
author = {Ryohto Sawada},
journal= {arXiv preprint arXiv:1906.02126},
year = {2019}
}