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Multi-Document Summarization By Sentence Extraction

机译:通过句子提取进行多文档摘要

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摘要

This paper discusses a text extraction approach to multi-document summarization that builds on single-document summarization methods by using additional, available information about the document set as a whole and the relationships between the documents. Multi-document summarization differs from single in that the issues of compression, speed, redundancy and passage selection are critical in the formation of useful summaries. Our approach addresses these issues by using domain-independent techniques based mainly on fast, statistical processing, a metric for reducing redundancy and maximizing diversity in the selected passages, and a modular framework to allow easy parameterization for different genres, corpora characteristics and user requirements.
机译:本文讨论了一种文本提取方法,该方法用于多文档摘要的文本提取方法,该方法基于单文档摘要方法,通过使用有关整个文档集以及文档之间关系的其他可用信息来构建。多文档摘要与单一文档的不同之处在于,压缩,速度,冗余和段落选择等问题对于形成有用的摘要至关重要。我们的方法通过使用基于域的独立技术来解决这些问题,这些技术主要基于快速的统计处理,一种用于减少所选段落中的冗余并最大程度提高多样性的度量,以及一个模块化框架,可以轻松地针对不同的体裁,语料库特征和用户要求进行参数化。

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