The increasing availability of semantic data, which is commonly represented as entity-property-value triples, has enabled novel information retrieval applications. However, the magnitude of semantic data, in particular the large number of triples describing an entity, could overload users with excessive amounts of information. This has motivated fruitful research on automated generation of summaries for entity descriptions to satisfy users' information needs efficiently and effectively. We focus on this important topic of entity summarization, and present the first comprehensive survey of existing research. We review existing methods and evaluation efforts, and suggest directions for future work.


翻译:语义数据通常被作为实体-财产价值的三重数据,其可获得性日益增强,因此能够进行新的信息检索应用;然而,语义数据的规模,特别是描述一个实体的三重数据数量之大,可能给用户带来过多的信息,从而给用户带来过重的负担;这促使对实体描述的自动生成摘要进行富有成效的研究,以便高效率和高成效地满足用户的信息需求;我们集中关注实体总结这一重要议题,并介绍对现有研究的第一次全面调查;我们审查现有方法和评估工作,并提出未来工作的方向。

0
下载
关闭预览

相关内容

Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
143+阅读 · 2019年10月12日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
167+阅读 · 2019年10月11日
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
77+阅读 · 2019年10月10日
Call for Participation: Shared Tasks in NLPCC 2019
中国计算机学会
5+阅读 · 2019年3月22日
人工智能 | SCI期刊专刊信息3条
Call4Papers
5+阅读 · 2019年1月10日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
17+阅读 · 2019年1月7日
人工智能 | 国际会议信息6条
Call4Papers
4+阅读 · 2019年1月4日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
41+阅读 · 2019年1月3日
计算机类 | ISCC 2019等国际会议信息9条
Call4Papers
5+阅读 · 2018年12月25日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
15+阅读 · 2018年12月24日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
【论文】变分推断(Variational inference)的总结
机器学习研究会
39+阅读 · 2017年11月16日
Auto-Encoding GAN
CreateAMind
7+阅读 · 2017年8月4日
A Survey on Deep Learning for Named Entity Recognition
Arxiv
25+阅读 · 2020年3月13日
AutoML: A Survey of the State-of-the-Art
Arxiv
67+阅读 · 2019年8月14日
Knowledge Representation Learning: A Quantitative Review
Arxiv
3+阅读 · 2018年12月18日
Arxiv
53+阅读 · 2018年12月11日
Arxiv
4+阅读 · 2017年4月12日
VIP会员
相关资讯
Call for Participation: Shared Tasks in NLPCC 2019
中国计算机学会
5+阅读 · 2019年3月22日
人工智能 | SCI期刊专刊信息3条
Call4Papers
5+阅读 · 2019年1月10日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
17+阅读 · 2019年1月7日
人工智能 | 国际会议信息6条
Call4Papers
4+阅读 · 2019年1月4日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
41+阅读 · 2019年1月3日
计算机类 | ISCC 2019等国际会议信息9条
Call4Papers
5+阅读 · 2018年12月25日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
15+阅读 · 2018年12月24日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
【论文】变分推断(Variational inference)的总结
机器学习研究会
39+阅读 · 2017年11月16日
Auto-Encoding GAN
CreateAMind
7+阅读 · 2017年8月4日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员