重要文抽出と文圧縮を組み合わせた新たな抽出的要約手法  [in Japanese] A New Approach of Extractive Summarization Combining Sentence Selection and Compression  [in Japanese]

Search this Article

Author(s)

    • 富田紘平 Tomita Kohei
    • 東京工業大学総合理工学研究科 Tokyo Institute of Technology, Interdisciplinary Graduate School of Science and Engineering
    • 奥村 学 Okumura Manabu
    • 東京工業大学精密工学研究所 Tokyo Institute of Technology, Precision and Intelligence Laboratory

Abstract

重要文抽出と文圧縮を同時に行う新しい抽出的要約モデルを提案する.本手法は,重要文抽出に比べて表現能力が高いため,重要文抽出より適切な要約を出力することが期待できる.定式化には整数計画法を用いる.重要文抽出における過去の最も良い要約システムを,ROUGE-1において大きく上回ることを確認した.

We propose a novel extractive summarization model which performs sentence selection and compression at the same time. Because of its high expression ability, our model is expected to generate more appropriate summaries. Our model uses integer linear programming. Our model outperforms the previous best system on the ROUGE-1 metric.

Journal

  • IPSJ SIG Notes

    IPSJ SIG Notes NL-189-3, 13-20, 2000

    Information Processing Society of Japan (IPSJ)

Cited by:  1

Codes

  • NII Article ID (NAID)
    110007123553
  • NII NACSIS-CAT ID (NCID)
    AN10115061
  • Text Lang
    JPN
  • Article Type
    Journal Article
  • Data Source
    CJPref  NII-ELS 
Page Top