Zdokonalení sumarizace založené na LSA rezolucí anafor

Kód výsledku v IS VaVaI

<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F49777513%3A23520%2F05%3A00000679" target="_blank" >RIV/49777513:23520/05:00000679 - isvavai.cz</a>

Výsledek na webu

—

DOI - Digital Object Identifier

—

Jazyk výsledku

angličtina

Název v původním jazyce

Improving LSA-based summarization with anaphora resolution

Popis výsledku v původním jazyce

We propose an approach to summarization exploiting both lexical information and the output of an automatic anaphoric resolver, and using Singular Value Decomposition (SVD) to identify the main terms. We demonstrate that adding anaphoric information results in significant performace improvements over a previously developed system in which only lexical terms are used as the input to SVD. However, we also show that how anaphoric information is used is cruial: whereas using this information to add new termsdoes result in improved performance, simple substitution makes the performance worse.

Název v anglickém jazyce

Improving LSA-based summarization with anaphora resolution

Popis výsledku anglicky

We propose an approach to summarization exploiting both lexical information and the output of an automatic anaphoric resolver, and using Singular Value Decomposition (SVD) to identify the main terms. We demonstrate that adding anaphoric information results in significant performace improvements over a previously developed system in which only lexical terms are used as the input to SVD. However, we also show that how anaphoric information is used is cruial: whereas using this information to add new termsdoes result in improved performance, simple substitution makes the performance worse.

Druh

D - Stať ve sborníku

CEP obor

JC - Počítačový hardware a software

OECD FORD obor

—

Projekt

—

Návaznosti

S - Specificky vyzkum na vysokych skolach

Rok uplatnění

2005

Kód důvěrnosti údajů

S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Název statě ve sborníku

Human language technology conference and conference on empirical methods in natural language processing

ISBN

1-932432-55-8

ISSN

—

e-ISSN

—

Počet stran výsledku

8

Strana od-do

1-8

Název nakladatele

Omnipress Inc.

Místo vydání

Madison

Místo konání akce

Vancouver, British Columbia, Canada

Datum konání akce

1. 1. 2005

Typ akce podle státní příslušnosti

WRD - Celosvětová akce

Kód UT WoS článku

—