Comparative Summarization via Latent Dirichlet Allocation

Kód výsledku v IS VaVaI
<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F49777513%3A23520%2F13%3A43918393" target="_blank" >RIV/49777513:23520/13:43918393 - isvavai.cz</a>
Výsledek na webu
—
DOI - Digital Object Identifier
—

Jazyk výsledku
angličtina
Název v původním jazyce
Comparative Summarization via Latent Dirichlet Allocation
Popis výsledku v původním jazyce
This paper aims to explore the possibility of using Latent Dirichlet Allocation (LDA) for multi-document comparative summarization which detects the main differences in documents. The first two sections of this paper focus on the definition of comparative summarization and a brief explanation of using the LDA topic model in this context. In the last three sections, our novel method for multi-document comparative summarization using LDA is presented and also its results are compared with the results of asimilar method based on Latent Semantic Analysis.
Název v anglickém jazyce
Comparative Summarization via Latent Dirichlet Allocation
Popis výsledku anglicky
This paper aims to explore the possibility of using Latent Dirichlet Allocation (LDA) for multi-document comparative summarization which detects the main differences in documents. The first two sections of this paper focus on the definition of comparative summarization and a brief explanation of using the LDA topic model in this context. In the last three sections, our novel method for multi-document comparative summarization using LDA is presented and also its results are compared with the results of asimilar method based on Latent Semantic Analysis.

Projekt
—
Návaznosti
I - Institucionalni podpora na dlouhodoby koncepcni rozvoj vyzkumne organizace

Rok uplatnění
2013
Kód důvěrnosti údajů
S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Podobné výsledky(10)