语义 WordRank：生成更精细的单文档摘要
计算与语言
2018-09-14 v1
摘要
我们提出 Semantic WordRank（SWR），一种用于生成单文档抽取式摘要的无监督方法。SWR 构建于带语义与共现边的加权词图之上，使用带有 Softplus 函数调整、偏向文章结构的 PageRank 算法对句子评分，并借助 Word-Movers-Distance 度量下的谱子主题聚类来提升主题多样性。我们在 DUC-02 与 SummBank 数据集上评估 SWR，表明在常用 ROUGE 度量下，SWR 于 DUC-02 上产出的摘要优于现有最优（SOTA）算法。我们进一步表明，在 SummBank 上相同度量下，SWR 优于三位人类标注者（即评判员）中的每一位，且与所有评判员的综合表现相当。
引用
@article{arxiv.1809.04649,
title = {Semantic WordRank: Generating Finer Single-Document Summarizations},
author = {Hao Zhang and Jie Wang},
journal= {arXiv preprint arXiv:1809.04649},
year = {2018}
}
备注
12 pages, accepted by IDEAL2018