【24h】

Information-content based sentence extraction for text summarization

机译:基于信息内容的句子提取,用于文本摘要

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摘要

We propose the FULL-COVERAGE summarizer: an efficient, information retrieval oriented method to extract nonredundant sentences from text for summarization purposes. Our method leverages existing information retrieval technology by extracting key-sentences on the premise that the relevance of a sentence is proportional to its similarity to the whole document. We show that our method can produce sentence-based summaries that are up to 78% smaller than the original text with only 3% loss in retrieval performance.
机译:我们提出了FULL-COVERAGE汇总器:一种面向信息检索的高效方法,可以从文本中提取非冗余句子以进行汇总。我们的方法在句子的相关性与其在整个文档中的相似度成正比的前提下,通过提取关键句来利用现有的信息检索技术。我们证明了我们的方法可以生成基于句子的摘要,该摘要比原始文本小多达78%,而检索性能仅损失3%。

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