Vše

Co hledáte?

Vše
Projekty
Výsledky výzkumu
Subjekty

Rychlé hledání

  • Projekty podpořené TA ČR
  • Významné projekty
  • Projekty s nejvyšší státní podporou
  • Aktuálně běžící projekty

Chytré vyhledávání

  • Takto najdu konkrétní +slovo
  • Takto z výsledků -slovo zcela vynechám
  • “Takto můžu najít celou frázi”

Coreference Applications to Summarization

Identifikátory výsledku

  • Kód výsledku v IS VaVaI

    <a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F49777513%3A23520%2F16%3A43929359" target="_blank" >RIV/49777513:23520/16:43929359 - isvavai.cz</a>

  • Výsledek na webu

    <a href="http://dx.doi.org/10.1007/978-3-662-47909-4" target="_blank" >http://dx.doi.org/10.1007/978-3-662-47909-4</a>

  • DOI - Digital Object Identifier

    <a href="http://dx.doi.org/10.1007/978-3-662-47909-4" target="_blank" >10.1007/978-3-662-47909-4</a>

Alternativní jazyky

  • Jazyk výsledku

    angličtina

  • Název v původním jazyce

    Coreference Applications to Summarization

  • Popis výsledku v původním jazyce

    In this chapter we discuss the connection between anaphora/coreference resolution and summarization. The discussion follows the summarization framework based on Latent Semantic Analysis (LSA), however, the ideas can be applied to any sentence-scoring approach. After describing the ways of combining basic (lexical) features of the summarizer with those received from the coreference resolution system we try to answer the question if coreference resolution helps to improve the quality of selected content even if coreference resolution systems are still far from perfect. Both single-document and multi-document summarization branches are discussed. Then we focus on post-processing techniques to improve the referential clarity and coherence of extracted summaries.

  • Název v anglickém jazyce

    Coreference Applications to Summarization

  • Popis výsledku anglicky

    In this chapter we discuss the connection between anaphora/coreference resolution and summarization. The discussion follows the summarization framework based on Latent Semantic Analysis (LSA), however, the ideas can be applied to any sentence-scoring approach. After describing the ways of combining basic (lexical) features of the summarizer with those received from the coreference resolution system we try to answer the question if coreference resolution helps to improve the quality of selected content even if coreference resolution systems are still far from perfect. Both single-document and multi-document summarization branches are discussed. Then we focus on post-processing techniques to improve the referential clarity and coherence of extracted summaries.

Klasifikace

  • Druh

    C - Kapitola v odborné knize

  • CEP obor

    IN - Informatika

  • OECD FORD obor

Návaznosti výsledku

  • Projekt

    <a href="/cs/project/ED1.1.00%2F02.0090" target="_blank" >ED1.1.00/02.0090: NTIS - Nové technologie pro informační společnost</a><br>

  • Návaznosti

    P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)

Ostatní

  • Rok uplatnění

    2016

  • Kód důvěrnosti údajů

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

Údaje specifické pro druh výsledku

  • Název knihy nebo sborníku

    Anaphora Resolution, Algorithms, Resources, and Applications

  • ISBN

    978-3-662-47908-7

  • Počet stran výsledku

    24

  • Strana od-do

    433-456

  • Počet stran knihy

    508

  • Název nakladatele

    Springer

  • Místo vydání

    Berlin, Heidelberg

  • Kód UT WoS kapitoly