文要約におけるモデルの有効性について  [in Japanese] Model Free versus Model Intensive Approaches to Sentence Compression  [in Japanese]

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Abstract

本研究では,文要約におけるモデルの有効性をインターネットから採取した英語データに基づき検証を行う.特に本論では,モデルに依拠しない、Nomoto(2008)を拡張した手法と,構文間の大局的なマッピングに基づく機械学習手法を比較する。実験の結果、今回用いたデータにおいてはモデルに依存しないアプローチが優位に立つことが確認された.

This work introduces a novel model free approach to sentence compression, which grew out of ideas from, and examines in particular how it compares to a state-of-the-art model intensive approach known as Tree-to-Tree Transducer, or T3. It is found that a model free approach significantly outperforms T3 on the particular data we created from the Internet.

Journal

  • IEICE technical report

    IEICE technical report 109(84), 33-36, 2009-06-11

    The Institute of Electronics, Information and Communication Engineers

References:  10

Codes

  • NII Article ID (NAID)
    110007360544
  • NII NACSIS-CAT ID (NCID)
    AN10449078
  • Text Lang
    JPN
  • Article Type
    ART
  • ISSN
    09135685
  • NDL Article ID
    10274532
  • NDL Source Classification
    ZN33(科学技術--電気工学・電気機械工業--電子工学・電気通信)
  • NDL Call No.
    Z16-940
  • Data Source
    CJP  NDL  NII-ELS 
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