题目: 文本摘要简述

简介:

随着互联网产生的文本数据越来越多,文本信息过载问题日益严重,对各类文本进行一个“降 维”处理显得非常必要,文本摘要便是其中一个重要的手段。文本摘要旨在将文本或文本集合转换 为包含关键信息的简短摘要。 文本摘要按照输入类型可分为单文档摘要(Single document)和多文档摘要(Multiple document)。单文档摘要从给定的一个文档中生成摘要,多文档摘要从给定的一组主题相关的文档中 生成摘要。与单文档摘要相比,多文档摘要面临的减小句子冗余度、确定句子顺序、确定压缩比 率 (从每个文档中抽取句子的比例)、指代消解问题都更加的突出。按照输出类型可分为抽取式摘要 (Extractive)和生成式摘要(Abstractive)。抽取式摘要从源文档中抽取关键句和关键词组成摘要, 摘要全部来源于原文。生成式摘要根据原文,允许生成新的词语、短语来组成摘要。按照目的可以 分为查询无关摘要(Generic)和查询相关摘要(Queryfocused)。查询无关摘要是对一个文档做整体 性摘要,而查询相关摘要是根据用户查询语句表达的信息需求 (Information need) 来对一篇文档做 出摘要总结。按照有无监督数据可以分为有监督摘要(Supervised)和无监督摘要(Unsupervised)。 本文主要关注单文档、查询无关、有监督、抽取式、生成式摘要。对目前常见的文本摘要方法 进行简要概述。

成为VIP会员查看完整内容
文本摘要简述.pdf
0
19

相关内容

小贴士
相关资讯
【文本摘要】BottleSum——文本摘要论文系列解读
深度学习自然语言处理
3+阅读 · 2019年12月10日
【ACL】文本摘要研究工作总结
中国人工智能学会
21+阅读 · 2019年8月10日
面试题:文本摘要中的NLP技术
七月在线实验室
9+阅读 · 2019年5月13日
用深度学习做文本摘要
专知
20+阅读 · 2019年3月30日
赛尔原创 | 文本摘要简述
哈工大SCIR
13+阅读 · 2019年3月25日
自动文本摘要
AI研习社
20+阅读 · 2018年10月27日
干货|当深度学习遇见自动文本摘要,seq2seq+attention
机器学习算法与Python学习
8+阅读 · 2018年5月28日
专栏丨深度学习之视频摘要简述
机器之心
4+阅读 · 2017年12月21日
干货|当深度学习遇见自动文本摘要
全球人工智能
7+阅读 · 2017年7月26日
相关论文
Eliciting Knowledge from Experts:Automatic Transcript Parsing for Cognitive Task Analysis
Junyi Du,He Jiang,Jiaming Shen,Xiang Ren
3+阅读 · 2019年6月26日
Hao Peng,Ankur P. Parikh,Manaal Faruqui,Bhuwan Dhingra,Dipanjan Das
3+阅读 · 2019年4月9日
Marc Everett Johnson
3+阅读 · 2018年12月18日
Improving Neural Question Generation using Answer Separation
Yanghoon Kim,Hwanhee Lee,Joongbo Shin,Kyomin Jung
3+阅读 · 2018年9月7日
Oluwatobi Olabiyi,Alan Salimov,Anish Khazane,Erik T. Mueller
3+阅读 · 2018年6月11日
Asli Celikyilmaz,Antoine Bosselut,Xiaodong He,Yejin Choi
5+阅读 · 2018年3月27日
Antonia Creswell,Anil Anthony Bharath
6+阅读 · 2018年1月4日
Shafin Rahman,Salman H. Khan,Fatih Porikli
3+阅读 · 2017年10月26日
Tadas Baltrušaitis,Chaitanya Ahuja,Louis-Philippe Morency
93+阅读 · 2017年8月1日
Top