多文档自动文摘：Multi-Document Summarization,MDS

最新推荐文章于 2023-08-01 14:11:08 发布
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#机器学习 #多文档自动文摘 #Multi-Document Summa #MDS

博客围绕多文档自动文摘展开，涉及机器学习相关内容。多文档自动文摘在信息技术领域有重要应用，可高效提炼多文档关键信息，机器学习技术能助力其实现更精准的文摘生成。
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论文笔记 | Leveraging Graph to Improve Abstractive Multi-Document Summarization
u011150266的博客
05-26 739
作者：景 单位：燕山大学 论文来源：ACL2020 代码地址 关于多文档摘要与单文档摘要   单文档摘要，字面意思就是对单个文档做摘要生成，这里的单个文档，其实质指的是文本篇幅在一定范围内（一般定义为512字长），而不是数字意义上的一个文档。   多文档摘要是联合多个篇幅文档内容进行来生成摘要，与单文档摘要的区别就在于多文档摘要的篇幅过长，而单文档摘要内容相对较短。只简单将各文档的内容进行拼接来生成摘要内容是不可取的，一是因为主流的预训练模型能接受的文本长度在512字，二是如果直接对超长文本进行训练会..
基于图形的神经多文档摘要（2017年最新研究情况）
weixin_42013825的博客
07-19 459
一、背景研究 早期的文档摘要主要式抽取式，对句子的重要程度进行排序，与进行句子选择。然后，他们使用一系列的算法选择值得总结的句子，比如图中心性。还有基于整数规划的线性的约束优化，svm回归。 从13年开始，最新神经网络摘要非常受欢迎。但神经网络方法再处理多文档摘要时候还存在问题。多文档摘要中需要考虑句子之间的篇章关系，这很重要。 二、历史研究情况 神经网络摘要的发展： 例如Rush等人(2015)引入了一种基于神经注意前馈网络的句子压缩模型。 Wang和Ling(2016)采用...
Query-Oriented Multi-Document Summarization via Unsupervised Deep Learning
FrankYu
12-08 522
Liu Y, Zhong S H, Li W. Query-oriented multi-document summarization via unsupervised deep learning[C]// Twenty-Sixth AAAI Conference on Artificial Intelligence. AAAI Press, 2012:1699-1705.Abstract Ach
Multi-Document Summarization using Distributed Bag-of-Words Model（中文翻译）
04-08
很好的一篇多文档摘要的论文，已翻译
基于主题概念的多文档自动摘要研究
11-13
基于主题概念的多文档自动摘要研究.PDF 基于主题概念的多文档自动摘要研究.PDF
Hierarchical Transformers for Multi-Document Summarization
北风吹过的秋
05-03 1568
关注微信公众号：NLP分享汇。【喜欢的扫波关注，每天都在更新自己之前的积累】 文章链接：https://mp.weixin.qq.com/s/YZsLAxC7haqdzlrG4rgnLw 《 Hierarchical Transformers for Multi-Document Summarization 》 爱丁堡大学信息学院语言认知与计算研究所(Yang Liu & Mirella Lapata) yang.liu2@ed.ac.ukmlap@inf.ed.ac.uk ...
多文档自己主动文摘：Multi-Document Summarization,MDS
weixin_30394251的博客
05-14 167
转载于:https://www.cnblogs.com/lxjshuju/p/6851658.html
Exploiting Timelines to Enhance Multi-document Summarization
02-09
多文档自动文摘技术是自然语言处理领域的一项重要研究，旨在从大量文本中提炼出最为核心的内容。时间轴信息在信息抽取、信息检索和自动文摘中扮演着重要角色，尤其在理解历史事件、新闻报道和科学文献等领域。本文...
Multi-Document Summarization Based on the Term-Sentence-Document Tri-layer Graph Model
02-10
从给定的文件信息中，我们可以得知这是一篇关于多文档自动摘要技术的研究论文，其核心技术基于词项—句子—文档三层图模型。以下将详细说明文章中的关键知识点。 ### 1. 多文档摘要技术 多文档摘要技术是指从多个...
多文档的抽取式自动文本摘要
weixin_43702410的博客
12-11 3893
1.抽取式自动文本摘要 本文自动文本摘要实现的依据就是词频统计。 文章是由句子组成的，文章的信息都包含在句子中，有些句子包含的信息多，有些句子包含的信息少。 句子的信息量用"关键词"来衡量。如果包含的关键词越多，就说明这个句子越重要。 "自动摘要"就是要找出那些包含信息最多的句子，也就是包含关键字最多的句子。 而通过统计句子中关键字的频率的大小，进而进行排序，通过对排序的词频列表对文档中句子逐个进行打分，进而把打分高的句子找出来，就是我们要的摘要。 2.原理 这种方法最早出自The Automatic
keras实现基于语义理解的自动文摘实现
04-03
keras实现基于语义理解的自动文摘实现；实现中文文本清洗处理，词向量引入，深度学习实现基于语义理解的中文摘要自动生成。
[毕业设计]多文档自动摘要.面向灾害事件
weixin_30275415的博客
07-01 157
我在做什么 　　顾名思义，多文档自动摘要，即是完成多个文档的摘要内容提取。 　　在这里，我们的研究对象，单指灾害事件。 设计思路 　　在完成多文档自动摘要前，首先要思考以下几个问题： 以什么为基本单位做内容提取？ 什么才能称为重要的内容？ 基本单位 　　对于一个文档，我们可以将它拆分为：文档本身，段落，句子，词语，字。 首先，摘要内容将会是一段可阅读...
基于Manifold Rank的同主题多文档自动摘要
liumr的专栏
04-22 913
这两天基本实现了该算法。 在线提供对单篇文档的基于主题自动摘要：http://159.226.8.167/mr/
单文档与多文档自动文摘的概述
striker的专栏
07-15 2651
单文档自动文摘：单文档自动文摘是根据用户需求按照字数或百分比等方式从原文件中提炼出最重要信息生成文摘的过程； 其结果为足以代表该原始文件的精简版本，且可作为人们或其他信息系统的判断与决策依据。单文档自动文摘在问答、搜索引擎、信息系统以及医疗、金融等领域都有广泛地应用。目前，单文档自动文摘的方法主要分为基于抽取（Extract）的方法和基于理解（Abstract）的方法。但是限于自然语言理解技术还不
[论文阅读] 2：Co-HITS-Ranking Based Query-Focused Multi-document Summarization
weixin_42152343的博客
08-06 606
Paper阅读之一.论文分类二.论文创新三.论文基本内容1.算法的大致框架（1）假设（Assumption）（2）两层次图模型（Two-Layer Graph Model）（3）同层次排序(Ranking Homogeneous Objects)（4）不同层次实体的互增强(Co-ranking Heterogeneous Objects)2.实验设置和实验结果（1）实验设置（2）实验结果 本人为入坑NLP，推荐系统，信息检索方向的萌新，导师让我阅读论文，发现看过的论文如果不做记录，不久就会遗忘，在此记录下每
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摘要 获取多文档摘要(MDS)的训练数据既耗时又耗费资源， 因此目前的神经网络模型只能在有限的领域内进行训练。在本文中，我们提出了SummPip：一种用于多文档摘要的无监督方法，该方法将原始文档转换为句子图，同时考虑语言和深度表示， 然后应用谱聚类得到多个句子簇， 最后对每个簇进行压缩生成最终摘要。 与以前的非监督方法相比具有竞争力，甚至可以与神经监督方法相比。 此外，与人工撰写的摘要相比，可以生成一致且完整的摘要。 1.引言 文本摘要(TS)的目的是将长文档压缩成包含文档主...
【论文精读2】用于多文档摘要生成的层次Transformer方法
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08-01 1197
论文分享来自2019ACL的多文档摘要生成方法论文，作者来自英国爱丁堡大学，引用数310代码地址hiersumm多文档摘要抽取的难点在于没有合适的数据集，同时过长的文档文本也导致现在硬件水平无法支撑模型的训练，
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