För ett dokument, aktuella summeringssystem producerar en enhetlig version av sammanfattning för alla användare. Personliga sammanfattningar är nödvändiga för att representera användarnas preferenser och intressen. Annotering blir viktigt för dokumentdelning och samarbetsfiltrering, vilket i själva verket registrerar användares dynamiska beteenden jämfört med traditionella stabila profiler. I detta dokument introducerar vi ett nytt sammanfattande system baserat på användarnas kommentarer. Anteckningar och deras sammanhang extraheras för att representera inslag av meningar, som ges olika vikter för återgivning av dokumentet. Vårt system producerar två versioner av sammanfattningar för varje dokument: allmän sammanfattning utan att beakta kommentarer och kommentarsbaserad sammanfattning. Eftersom noteringen är en typ av personuppgifter skräddarsys kommentarsbaserad sammanfattning i viss mån för användarens intressen. Vi visar genom experiment att annoteringar kan hjälpa en hel del att förbättra summering prestanda jämfört med ingen notation övervägande. Samtidigt gör vi en omfattande studie av användarnas noteringsbeteenden och notationsdistribution, och föreslår en mängd olika tekniker för att utvärdera sambanden mellan annoteringar och sammanfattningar, till exempel hur antalet annoteringar påverkar den sammanfattande prestandan. En studie om samarbetsfiltrering görs också för att utvärdera sammanfattningen baserad på kommentarer från liknande användare.
REF har föreslagit ett personligt summeringssystem baserat på användarens notering.
A Study For Document Summarization Based On Personal Annotation
{'venue': 'Workshop On Text Summarization', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}