論文の概要: Graph Neural Network and NER-Based Text Summarization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.05126v1
• Date: Mon, 5 Feb 2024 03:00:44 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-09 18:11:04.512895
• Title: Graph Neural Network and NER-Based Text Summarization
• Title（参考訳）: グラフニューラルネットワークとNERによるテキスト要約
• Authors: Imaad Zaffar Khan, Amaan Aijaz Sheikh, Utkarsh Sinha
• Abstract要約: 本稿では,グラフニューラルネットワーク(GNN)と名前付きエンティティ認識(NER)システムを活用した,テキスト要約のための革新的なアプローチを紹介する。 本手法は,要約の効率を高めるとともに,凝縮した内容の高次関連性を確保することを目的としている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.5850926890180461
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: With the abundance of data and information in todays time, it is nearly impossible for man, or, even machine, to go through all of the data line by line. What one usually does is to try to skim through the lines and retain the absolutely important information, that in a more formal term is called summarization. Text summarization is an important task that aims to compress lengthy documents or articles into shorter, coherent representations while preserving the core information and meaning. This project introduces an innovative approach to text summarization, leveraging the capabilities of Graph Neural Networks (GNNs) and Named Entity Recognition (NER) systems. GNNs, with their exceptional ability to capture and process the relational data inherent in textual information, are adept at understanding the complex structures within large documents. Meanwhile, NER systems contribute by identifying and emphasizing key entities, ensuring that the summarization process maintains a focus on the most critical aspects of the text. By integrating these two technologies, our method aims to enhances the efficiency of summarization and also tries to ensures a high degree relevance in the condensed content. This project, therefore, offers a promising direction for handling the ever increasing volume of textual data in an information-saturated world.
• Abstract（参考訳）: 今日の時間にデータや情報が豊富にあるため、人間や機械でさえ、すべてのデータ線を直線で通過することはほぼ不可能である。 通常、行をスキップして真に重要な情報を保持しようとすることは、より正式な用語で言えば、要約(summarization)と呼ばれる。 テキスト要約は、中核情報と意味を保存しつつ、長い文書や記事をより短く一貫性のある表現に圧縮することを目的とした重要なタスクである。 本稿では,グラフニューラルネットワーク(GNN)と名前付きエンティティ認識(NER)システムを活用した,テキスト要約のための革新的なアプローチを紹介する。 gnnは、テキスト情報に固有の関係データをキャプチャして処理する特別な能力を持ち、大きなドキュメント内の複雑な構造を理解するのに適しています。 一方、NERシステムはキーエンティティを特定して強調することで貢献し、要約プロセスがテキストの最も重要な側面に焦点を合わせていることを保証します。 これら2つの技術を統合することにより,要約の効率を高めるとともに,凝縮内容の高次関連性を確保することを目的とする。 したがって、このプロジェクトは、情報飽和な世界でますます増加するテキストデータの量を扱うための、有望な方向性を提供する。

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