| 融合词、句层级信息的抽取式摘要优化框架 |
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| 引用本文： | 林心宜,严睿,赵东岩.融合词、句层级信息的抽取式摘要优化框架[J].北京大学学报(自然科学版),2018,54(2):229-235. |
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| 作者姓名： | 林心宜 严睿 赵东岩 |
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| 作者单位： | 北京大学计算机科学技术研究所,北京 100080;北京大学信息科学技术学院,北京 100871;北京大学计算机科学技术研究所,北京,100080 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金，国家高技术研究发展计划，CCF-腾讯科研基金 |
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| 摘 要： | 提出一个混合的抽取式摘要优化框架, 在优化单词层级信息的同时, 将句子层级信息作为优化约束。在约束条件下, 该优化框架迭代地进行摘要文本中单元的替换, 得到不断逼近目标函数的最优解。与传统方法对比, 该框架在DUC数据集上获得ROUGE评测的高分, 证明了该框架的有效性。
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| 关 键 词： | 抽取式摘要生成 词层级信息 句层级信息 混合迭代优化框架 |
| 收稿时间： | 2017-06-09 |
A Hybrid Optimization Framework Fusing Word- and Sentence-Level Information for Extractive Summarization |
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| LIN Xinyi,YAN Rui,ZHAO Dongyan.A Hybrid Optimization Framework Fusing Word- and Sentence-Level Information for Extractive Summarization[J].Acta Scientiarum Naturalium Universitatis Pekinensis,2018,54(2):229-235. |
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| Authors: | LIN Xinyi YAN Rui ZHAO Dongyan |
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| Institution: | 1. Institute of Computer Science and Technology, Peking University, Beijing 100080
2. School of Electronic Engineering and Computer Science, Peking University, Beijing 100871 |
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| Abstract: | In order to fuse word-level and sentence-level information from different semantic spaces, the authors propose a hybrid optimization framework to optimize word-level information while simultaneously incorporate sentence-level information as constraints. The optimization is conducted by iterative unit substitutions. The performance on DUC benchmark datasets demonstrates the effectiveness of proposed framework in terms of ROUGE evaluation. |
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| Keywords: | extractive summarization word-level information sentence-level information hybrid optimization framework |
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