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2006 | OriginalPaper | Buchkapitel

Chinese Multi-document Summarization Using Adaptive Clustering and Global Search Strategy

verfasst von : Dexi Liu, Yanxiang He, Donghong Ji, Hua Yang, Zhao Wu

Erschienen in: PRICAI 2006: Trends in Artificial Intelligence

Verlag: Springer Berlin Heidelberg

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Multi-document summarization has become a key technology in natural language processing. This paper proposes a strategy for Chinese multi-document summarization based on clustering and sentence extraction. As for clustering, we propose two heuristics to automatically detect the proper number of clusters: the first one makes full use of the summary length fixed by the user; the second is a stability method, which has been applied to other unsupervised learning problems. We also discuss a global searching method for sentence selection from the clusters. To evaluate our summarization strategy, an extrinsic evaluation method based on classification task is adopted. Experimental results on news document set show that the new strategy can significantly enhance the performance of Chinese multi-document summarization.

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Metadaten
Titel
Chinese Multi-document Summarization Using Adaptive Clustering and Global Search Strategy
verfasst von
Dexi Liu
Yanxiang He
Donghong Ji
Hua Yang
Zhao Wu
Copyright-Jahr
2006
Verlag
Springer Berlin Heidelberg
DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-540-36668-3_148

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