論文の概要: Vietnamese multi-document summary using subgraph selection approach --
VLSP 2022 AbMuSu Shared Task
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.14827v1
- Date: Mon, 26 Jun 2023 16:34:02 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-06-27 12:38:09.520667
- Title: Vietnamese multi-document summary using subgraph selection approach --
VLSP 2022 AbMuSu Shared Task
- Title（参考訳）: サブグラフ選択によるベトナムのマルチドキュメント要約 -vlsp 2022 abmusu shared task
- Authors: Huu-Thin Nguyen, Tam Doan Thanh, Cam-Van Thi Nguyen
- Abstract要約: 文書要約は、文書の流動的で凝縮した要約を生成するタスクである。
本稿では,抽出MDS問題をサブグラフ選択に変換することに焦点を当てる。
VLSP評価キャンペーン2022で発表されたベトナムのデータセットで実験が行われた。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
- Abstract: Document summarization is a task to generate afluent, condensed summary for a
document, andkeep important information. A cluster of documents serves as the
input for multi-document summarizing (MDS), while the cluster summary serves as
the output. In this paper, we focus on transforming the extractive MDS problem
into subgraph selection. Approaching the problem in the form of graphs helps to
capture simultaneously the relationship between sentences in the same document
and between sentences in the same cluster based on exploiting the overall graph
structure and selected subgraphs. Experiments have been implemented on the
Vietnamese dataset published in VLSP Evaluation Campaign 2022. This model
currently results in the top 10 participating teams reported on the ROUGH-2
$F\_1$ measure on the public test set.
- Abstract（参考訳）: 文書要約(英: document summarization)とは、文書を要約し、重要な情報を収集するタスクである。
文書のクラスタはマルチドキュメント要約(MDS)の入力として機能し、クラスタのサマリは出力として機能する。
本稿では,抽出MDS問題をサブグラフ選択に変換することに焦点を当てる。
グラフの形での問題にアプローチすることは、グラフ構造全体と選択した部分グラフを利用して、同じ文書内の文と同一クラスタ内の文の関係を同時にキャプチャするのに役立つ。
VLSP評価キャンペーン2022で発表されたベトナムのデータセットで実験が行われた。
このモデルは現在、公開テストセットの粗い2ドルの$f\_1$測定値で報告される上位10チームの結果となっている。
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論文 参考訳（メタデータ） (2020-05-20T13:39:47Z)
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