Textual Energy of Associative Memories: Performant Applications of Enertex Algorithm in Text Summarization and Topic Segmentation

机译：联想记忆的文本能量：Enertex算法在文本摘要和主题分割中的高性能应用

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In this paper we present a Neural Network approach, inspired by statistical physics of magnetic systems, to study fundamental problems of Natural Language Processing (NLP). The algorithm models documents as neural network whose Textual Energy is studied. We obtained good results on the application of this method to automatic summarization and Topic Segmentation.

机译：在本文中，我们提出了一种受磁系统统计物理学启发的神经网络方法，用于研究自然语言处理（NLP）的基本问题。该算法将文档建模为研究文本能量的神经网络。在该方法应用于自动摘要和主题细分方面，我们获得了良好的结果。

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来源
《Mexican International Conference on Artificial Intelligence(MICAI 2007); 20071104-10; Aguascalientes(MX)》|2007年|P.861-871|共11页
会议地点 Aguascalientes(MX)
作者
Silvia Fernandez; Eric SanJuan; Juan Manuel Torres-Moreno;
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作者单位

Laboratoire Informatique d'Avignon, BP 1228 F-84911 Avignon Cedex 9 France;

Laboratoire de Physique des Materiaux, CNRS UMR 7556, Nancy, France;

Ecole Polytechnique de Montreal - Departement de genie informatique CP 6079 Succ. Centre Ville H3C 3A7, Montr;

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会议组织
原文格式 PDF
正文语种 eng
中图分类人工智能理论;
关键词
automatic summarization; topic segmentation; statistical methods; statistical physics;

机译：自动汇总;主题分割;统计方法;统计物理学;

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