![Автоматическое составление обзорного реферата ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object]](data:image/gif;base64,R0lGODlhAQABAIAAAAAAAP///yH5BAEAAAAALAAAAAABAAEAAAIBRAA7)
Recommended
More Related Content
What's hot
What's hot (18)
Viewers also liked
Viewers also liked (9)
Similar to Системы автоматического составления обзорных рефератов
Similar to Системы автоматического составления обзорных рефератов (20)
More from Спецсеминар "Искусственный Интеллект" кафедры АЯ ВМК МГУ
More from Спецсеминар "Искусственный Интеллект" кафедры АЯ ВМК МГУ (20)
Системы автоматического составления обзорных рефератов
- 4. Примеры: Columbia Newsblaster
- 25. Алгоритм построения дерева Бэлла - 2 1, 2, 3 – упоминания [1][23] – один из вариантов формирования сущностей (вершина – с4)
- 26. Алгоритм построения дерева Бэлла - 3 Категория Характеристика Примечание Лексическая exact _ strm left _ subsm right _ subsm a cronym 1 - если написание упоминаний совпадает; 0 - в противном случае 1 - если одно упоминание левая подстрока другого; 0 - в противном случае 1 - если одно упоминание правая подстрока другого; 0 - в противном случае 1 - если одно упоминание – аббревиатура другого; 0 - в противном случае Дистанционная token_dist sent_dist gap_dist количество символов между двумя упоминаниями количество предложений между двумя упоминаниями количество упоминаний между двумя рассматриваемыми упоминаниями Синтаксическая POS_pair apposition POS_pair двух упоминаний 1 - если одно упоминание является приложением другого; 0 - в противном случае Количественная count Количество раз, которое рассматриваемые упоминания, встречаются в тексте Местоименная gender number possessive R eflexive Пара атрибутов из множества {мужской, женский, нейтральный, неизвестно} Пара атрибутов из множества {единственное число, множественное число} 1 – если местоимение притяжательное; 0 – в пр.сл. 1 – если местоимение возвратное; 0 – в пр.сл.
Editor's Notes
- Наиболее широко распространенные методы автоматического аннотирования основаны на вычислении веса каждого предложения текста в зависимости от значимости тех слов и фраз, входящих в состав этого предложения, и затем выбора предложений с максимальным весом [8]. Полученная в результате этого процесса аннотация с большой вероятностью содержит важные для текста предложения, однако эти предложения могут быть не связаны между собой [6], от чего восприятие такой аннотации при чтении становится достаточно тяжелым
- Таким образом, было предложено составить 50 обзорных рефератов, по одному на каждую предложенную тему, из 25 статей взятых из таких источников, как Associated Press, New York Times, и Xinhua . Пример Глобальное потепление Опишите теории, описывающие причины и следствия глобального потепления, а также приведите аргументы «за» и «против» Необходимо отметить, что по каждый теме было создано четыре реферата специалистами из NIST (National Institute of Standards and Technology) NIST Assessors developed a total of 50 DUC topics to be used as test data. For each topic, the assessor selected 25 related documents from the Associated Press, New York Times, and Xinhua newswire and formulated a topic statement, which was a request for information that could be answered using the selected documents. The topic statement could be in the form of a question or set of related questions and could include background information that the assessor thought would help clarify his/her information need.
- Таким образом, было предложено составить 50 обзорных рефератов, по одному на каждую предложенную тему, из 25 статей взятых из таких источников, как Associated Press, New York Times, и Xinhua . Пример Глобальное потепление Опишите теории, описывающие причины и следствия глобального потепления, а также приведите аргументы «за» и «против» Необходимо отметить, что по каждый теме было создано четыре реферата специалистами из NIST (National Institute of Standards and Technology) NIST Assessors developed a total of 50 DUC topics to be used as test data. For each topic, the assessor selected 25 related documents from the Associated Press, New York Times, and Xinhua newswire and formulated a topic statement, which was a request for information that could be answered using the selected documents. The topic statement could be in the form of a question or set of related questions and could include background information that the assessor thought would help clarify his/her information need.
- Как оценивать системы? Критерии оценок Методы оценок Все критерии оценивались по 5-бальной шкале
- Unigram BEs: all nouns, verbs, and adjectives found in the text · Bigram BEs: subject+verb, verb+object, verb+adverb, verb+adjective, verb+particle, adjective+noun, headnoun+headnoun_ of_appositive, possessorOf+headnoun, prenominal_noun+headnoun, etc. · Trigram BEs: two head words connected via a preposition or other functional word like 'because', 'since', 'while', or 'where'.
- 23 ICL SUM Peking University 27 lcc.duc06 Language Computer Corporation 24 IIITH-Sum International Institute of Information Technology 28 LIA THALES University of Avignon 31 TLR Thomson Legal & Regulatory
- В данном примере упоминания « комиссии» и « ней» ссылаются на один и тот же объект. Вводится так называемое понятие сущности.
- В данном примере упоминания « комиссии» и « ней» ссылаются на один и тот же объект. Вводится так называемое понятие сущности.
- В данном примере упоминания « комиссии» и « ней» ссылаются на один и тот же объект. Вводится так называемое понятие сущности.