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基于基本要素的文摘内容连贯性评测模型
  • ISSN号:0254-4164
  • 期刊名称:计算机学报
  • 时间:0
  • 页码:628-635
  • 语言:中文
  • 分类:TP18[自动化与计算机技术—控制科学与工程;自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
  • 作者机构:[1]江西财经大学信息管理学院,南昌330013, [2]江西财经大学数据与知识工程江西省高校重点实验室,南昌330013, [3]武汉大学计算机学院,武汉430079
  • 相关基金:国家自然科学基金(60703008,60773011)和武汉大学人文社科部基金资助.
  • 相关项目:面向中文文本信息融合的句子排序研究
中文摘要:

文摘的自动化面临诸多因难,一个重要的原因是对文摘的内容缺乏有效的自动评测方法.文中提出了基于基本要素(BE)关系网格的文摘内容连贯性评测模型.模型以BE为内容单元,以BE中的"关系"为内容单元的语法角色,通过BE关系在BE关系网格中的转移概率来表达文摘内容的连贯性.在DUC2005数据集上的评测结果显示,模型评测结果与人工评测结果的Pearson相关系数为0.408,比Lapata2005年提出的实体网格模型得到的结果提高了约66%.

英文摘要:

One of the key problems in automatic summarization is the absence of effective autoevaluation method. A BE-Relation-Grid based evaluation model for "summary coherence" is proposed. BE(Basic Element) is viewed as the content unit and the "relation" part in BE as grammar role of the content unit. Then, the content coherence is scaled by BE relation transition probability in the BE-Relation-Grid. Experiment results on DUC2005 dataset show that the Pearson correlation coefficient of the evaluation results between this model and manual ones is 0.408, which increased by about 66% comparing with the result of entity grid model presented by Lapata in 2005.

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期刊信息
  • 《计算机学报》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:中国科学院
  • 主办单位:中国计算机学会 中国科学院计算技术研究所
  • 主编:孙凝晖
  • 地址:北京中关村科学院南路6号
  • 邮编:100190
  • 邮箱:cjc@ict.ac.cn
  • 电话:010-62620695
  • 国际标准刊号:ISSN:0254-4164
  • 国内统一刊号:ISSN:11-1826/TP
  • 邮发代号:2-833
  • 获奖情况:
  • 中国期刊方阵“双效”期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 美国数学评论(网络版),荷兰文摘与引文数据库,美国工程索引,美国剑桥科学文摘,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:48433