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Accuracy Enhancement for the Decomposition of Human-Written Summary

机译:人工摘要分解的准确性提高

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摘要

This paper proposes a new method of enhancing the accuracy of a decomposition task by using position checking and a semantic measure for each word within a summary document. The proposed model is an extension of the Hidden Markov Model for the human-written decomposition problem. Experimental results using DUC data and the Telecommunication Corpus show that the proposed method improves the accuracy of decomposition of human-written summary sentences.
机译:本文提出了一种通过对摘要文档中的每个单词使用位置检查和语义度量来提高分解任务的准确性的新方法。所提出的模型是针对人类分解问题的隐马尔可夫模型的扩展。使用DUC数据和电信语料库的实验结果表明,该方法提高了人工编写的摘要句子分解的准确性。

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