Automatisk sammanfattning kan hjälpa användare att extrahera de viktigaste bitarna av information från den stora mängden text digitaliseras till elektronisk form varje dag. Central till automatisk sammanfattning är begreppet likhet mellan meningar i texten. I detta dokument föreslår vi att man använder kontinuerliga vektorrepresentationer för semantiskt medvetna framställningar av meningar som en grund för att mäta likheter. Vi utvärderar olika sammansättningar för mening representation på en standard datauppsättning med hjälp av ROUGE utvärdering åtgärder. Våra experiment visar att de utvärderade metoderna förbättrar prestandan hos en toppmodern summering ram och starkt indikerar fördelarna med kontinuerliga ordvektor representationer för automatisk summering.
I REF föreslog författarna användningen av vektorrepresentationer av meningar som ett mått på likhet i processen för utvinningssammanfattning.
Extractive Summarization using Continuous Vector Space Models
{'venue': 'Proceedings of the 2nd Workshop on Continuous Vector Space Models and their Compositionality (CVSC)', 'journal': 'Proceedings of the 2nd Workshop on Continuous Vector Space Models and their Compositionality (CVSC)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}