Fugu-MT 論文翻訳(概要): Neighborhood Rough Set based Multi-document Summarization

論文の概要: Neighborhood Rough Set based Multi-document Summarization

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.07338v1
Date: Thu, 27 May 2021 00:43:20 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-06-20 22:16:13.814169
Title: Neighborhood Rough Set based Multi-document Summarization
Title（参考訳）: 近傍粗い集合に基づくマルチドキュメント要約
Authors: Nidhika Yadav
Abstract要約: 本研究は,MDTSの要約結果の分析と影響を考慮した,教師付き多文書テキスト要約(MDTS)のための新しいNeighbourhood Rough Setアプローチを提案する。本稿では,MDTS の基本 LERS 技術よりも優れていることが実験的に証明された,多文書要約のためのNighborhood-LERS を適用・評価する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: This research paper proposes a novel Neighbourhood Rough Set based approach for supervised Multi-document Text Summarization (MDTS) with analysis and impact on the summarization results for MDTS. Here, Rough Set based LERS algorithm is improved using Neighborhood Rough Set which is itself a novel combination called Neighborhood-LERS to be experimented for evaluations of efficacy and efficiency. In this paper, we shall apply and evaluate the proposed Neighborhood-LERS for Multi-document Summarization which here is proved experimentally to be superior to the base LERS technique for MDTS.
Abstract（参考訳）: 本研究は,MDTSの要約結果の分析と影響を考慮した,教師付き多文書テキスト要約(MDTS)のための新しいNeighbourhood Rough Setアプローチを提案する。そこで,Rough SetをベースとしたLERSアルゴリズムを,Neighborhood-LERSと呼ばれる新しい組み合わせであるNeighborhood Rough Setを用いて改良し,有効性と有効性を評価する。本稿では,MDTS の基本 LERS 技術よりも優れていることが実験的に証明された多文書要約のためのNighborhood-LERS を適用・評価する。

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