Автоматическое подведение итогов
-
Обзор методов обобщения текста
- Обобщение текста включает сжатие информации и выделение ключевых идей.
- Методы обобщения могут быть контролируемыми или неконтролируемыми.
- Контролируемые методы требуют обучения на больших объемах данных.
- Неконтролируемые методы используют статистические методы и алгоритмы ранжирования.
-
Контролируемое обобщение
- Контролируемое обобщение требует создания обучающих данных вручную.
- Методы включают использование векторов слов и алгоритмов машинного обучения.
- DUC 2001 и 2002 показали эффективность гибридных систем на основе наивного байесовского классификатора и статистических моделей.
-
Неконтролируемое обобщение
- Неконтролируемое обобщение использует алгоритмы ранжирования, такие как TextRank и LexRank.
- Эти алгоритмы основаны на поиске центроидного предложения и ранжировании предложений по сходству с ним.
- LexRank и TextRank могут быть использованы для обобщения нескольких документов и извлечения ключевых фраз.
-
Обобщение нескольких документов
- Обобщение нескольких документов автоматизирует извлечение информации из множества текстов на одну тему.
- Методы CSIS и MMR улучшают качество обобщения, учитывая как «центральность», так и «разнообразие».
- Современные методы используют комбинацию подмодульных функций для достижения лучших результатов.
-
Универсальность подмодульных функций
- Подмодульные функции моделируют понятия охвата, информации, репрезентации и разнообразия.
- Они могут быть эффективно объединены для решения различных задач обобщения, включая задачи комбинаторной оптимизации.
- Пересказана только часть статьи. Для продолжения перейдите к чтению оригинала.