論文の概要: MultiGBS: A multi-layer graph approach to biomedical summarization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2008.11908v2
• Date: Fri, 19 Feb 2021 18:24:13 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-24 08:38:26.442023
• Title: MultiGBS: A multi-layer graph approach to biomedical summarization
• Title（参考訳）: MultiGBS: バイオメディカル要約のための多層グラフアプローチ
• Authors: Ensieh Davoodijam, Nasser Ghadiri, Maryam Lotfi Shahreza, Fabio Rinaldi
• Abstract要約: 本稿では,文書を多層グラフとしてモデル化し,テキストの複数の特徴を同時に処理可能にするドメイン固有手法を提案する。 教師なしの手法では,MultiRankアルゴリズムと概念数に基づいて,多層グラフから文を選択する。 提案するMultiGBSアルゴリズムはUMLSを採用し,SemRepやMetaMap,OGERといったさまざまなツールを用いて概念と関係を抽出する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.11737116137921
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Automatic text summarization methods generate a shorter version of the input text to assist the reader in gaining a quick yet informative gist. Existing text summarization methods generally focus on a single aspect of text when selecting sentences, causing the potential loss of essential information. In this study, we propose a domain-specific method that models a document as a multi-layer graph to enable multiple features of the text to be processed at the same time. The features we used in this paper are word similarity, semantic similarity, and co-reference similarity, which are modelled as three different layers. The unsupervised method selects sentences from the multi-layer graph based on the MultiRank algorithm and the number of concepts. The proposed MultiGBS algorithm employs UMLS and extracts the concepts and relationships using different tools such as SemRep, MetaMap, and OGER. Extensive evaluation by ROUGE and BERTScore shows increased F-measure values.
• Abstract（参考訳）: 自動テキスト要約手法は入力テキストの短いバージョンを生成し、読み手が素早く、かつ情報的な要点を取得するのを助ける。 既存のテキスト要約法は、通常、文を選択する際にテキストの1つの側面に焦点を合わせ、本質的な情報が失われる可能性がある。 本研究では,文書を多層グラフとしてモデル化し,テキストの複数の特徴を同時に処理できるようにするドメイン特化手法を提案する。 本稿では、単語の類似性、意味的類似性、および3つの異なる層としてモデル化された共参照類似性について述べる。 教師なしの手法では,MultiRankアルゴリズムと概念数に基づいて,多層グラフから文を選択する。 提案したMultiGBSアルゴリズムはUMLSを採用し,SemRepやMetaMap,OGERといったさまざまなツールを用いて概念と関係を抽出する。 ROUGEとBERTScoreによる大規模評価ではF測定値が増大した。

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