Exploiting relevance, coverage, and novelty for query-focused multi-document summarization
Exploiting relevance, coverage, and novelty for query-focused multi-document summarization
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利用相关性、覆盖范围和新颖性进行以查询为中心的多文档摘要
DOI：
10.1016/j.knosys.2013.02.015
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发表时间：
2013-07
影响因子：
8.8
通讯作者：
Shi, Zhongzhi
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Luo, Wenjuan;Zhuang, Fuzhen;He, Qing;Shi, Zhongzhi
摘要随着Web上文档的指数级增长而发挥着越来越重要的作用。具体地，对于以查询为中心的摘要，存在三个挑战：（1）如何检索查询相关的句子;（2）如何简明地覆盖主要方面（即，（3）如何平衡这两个要求。特别是对于问题关联性，传统的摘要技术假设句子之间存在独立的关联，这在现实中可能不成立。在本文中，我们超越了这一假设，提出了一种新的概率建模相关性，覆盖率，和新奇（PRCN）的框架，它利用了一个参考主题模型，将用户查询依赖相关性测量。沿着这条线，主题覆盖也在我们的框架下建模。为了进一步解决上述问题，各种句子特征的相关性和新奇被构造为特征，而适度的主题覆盖率保持通过贪婪算法的主题平衡。最后，在DUC 2005和DUC 2006数据集上的实验验证了该方法的有效性。
Summarization plays an increasingly important role with the exponential document growth on the Web. Specifically, for query-focused summarization, there exist three challenges: (1) how to retrieve query relevant sentences; (2) how to concisely cover the main aspects (i.e., topics) in the document; and (3) how to balance these two requests. Specially for the issue relevance, many traditional summarization techniques assume that there is independent relevance between sentences, which may not hold in reality. In this paper, we go beyond this assumption and propose a novel Probabilistic-modeling Relevance, Coverage, and Novelty (PRCN) framework, which exploits a reference topic model incorporating user query for dependent relevance measurement. Along this line, topic coverage is also modeled under our framework. To further address the issues above, various sentence features regarding relevance and novelty are constructed as features, while moderate topic coverage are maintained through a greedy algorithm for topic balance. Finally, experiments on DUC2005 and DUC2006 datasets validate the effectiveness of the proposed method.
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DOI：
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发表时间：
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期刊：
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影响因子：
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作者：
N. Metropolis
通讯作者：
N. Metropolis
影响因子：
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作者：
SHANNON, CE
通讯作者：
SHANNON, CE
DOI：
10.1145/3130348.3130369
发表时间：
1998-08
期刊：
ACM SIGIR Forum
影响因子：
--
作者：
J. Carbonell;Jade Goldstein-Stewart
通讯作者：
J. Carbonell;Jade Goldstein-Stewart
DOI：
10.1007/978-94-017-0171-6_1
发表时间：
2003
期刊：
--
影响因子：
--
作者：
J. Lafferty;Chengxiang Zhai
通讯作者：
J. Lafferty;Chengxiang Zhai
DOI：
10.1145/1390334.1390384
发表时间：
2008-07
期刊：
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影响因子：
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作者：
Furu Wei;Wenjie Li;Q. Lu;Yanxiang He
通讯作者：
Furu Wei;Wenjie Li;Q. Lu;Yanxiang He