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”

Pyramid-based Summary Evaluation Using Abstract Meaning Representation

Identifikátory výsledku

  • Kód výsledku v IS VaVaI

    <a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F49777513%3A23520%2F17%3A43949738" target="_blank" >RIV/49777513:23520/17:43949738 - isvavai.cz</a>

  • Výsledek na webu

    <a href="http://dx.doi.org/10.26615/978-954-452-049-6_090" target="_blank" >http://dx.doi.org/10.26615/978-954-452-049-6_090</a>

  • DOI - Digital Object Identifier

    <a href="http://dx.doi.org/10.26615/978-954-452-049-6_090" target="_blank" >10.26615/978-954-452-049-6_090</a>

Alternativní jazyky

  • Jazyk výsledku

    angličtina

  • Název v původním jazyce

    Pyramid-based Summary Evaluation Using Abstract Meaning Representation

  • Popis výsledku v původním jazyce

    We propose a novel metric for evaluating summary content coverage. The evaluation framework follows the Pyramid approach to measure how many summarization content units, considered important by human annotators, are contained in an automatic summary. Our approach automatizes the evaluation process, which does not need any manual intervention on the evaluated summary side. Our approach compares abstract meaning representations of each content unit mention and each summary sentence. We found that the proposed metric complements well the widely-used ROUGE metrics.

  • Název v anglickém jazyce

    Pyramid-based Summary Evaluation Using Abstract Meaning Representation

  • Popis výsledku anglicky

    We propose a novel metric for evaluating summary content coverage. The evaluation framework follows the Pyramid approach to measure how many summarization content units, considered important by human annotators, are contained in an automatic summary. Our approach automatizes the evaluation process, which does not need any manual intervention on the evaluated summary side. Our approach compares abstract meaning representations of each content unit mention and each summary sentence. We found that the proposed metric complements well the widely-used ROUGE metrics.

Klasifikace

  • Druh

    D - Stať ve sborníku

  • CEP obor

  • OECD FORD obor

    20204 - Robotics and automatic control

Návaznosti výsledku

  • Projekt

    <a href="/cs/project/LO1506" target="_blank" >LO1506: Podpora udržitelnosti centra NTIS - Nové technologie pro informační společnost</a><br>

  • Návaznosti

    P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)<br>S - Specificky vyzkum na vysokych skolach

Ostatní

  • Rok uplatnění

    2017

  • Kód důvěrnosti údajů

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

Údaje specifické pro druh výsledku

  • Název statě ve sborníku

    Proceedings of the International Conference Recent Advances in Natural Language Processing, RANLP 2017

  • ISBN

    978-954-452-048-9

  • ISSN

    1313-8502

  • e-ISSN

    neuvedeno

  • Počet stran výsledku

    6

  • Strana od-do

    701-706

  • Název nakladatele

    INCOMA Ltd.

  • Místo vydání

    Shoumen, BULGARIA

  • Místo konání akce

    Varna Bulgaria

  • Datum konání akce

    2. 9. 2017

  • Typ akce podle státní příslušnosti

    WRD - Celosvětová akce

  • Kód UT WoS článku