Abstract-Än så länge och försöker nå mänskliga förmågor, forskning i automatisk summering har baserats på hypotes som både möjliggör och begränsar. Några av dessa begränsningar är: hur man tar hänsyn till och reflekterar (i den genererade sammanfattningen) den implicita information som förmedlas i texten, författarens avsikt, läsarens avsikt, sammanhangets inflytande, den allmänna världskunskapen... Om vi vill ha maskiner för att efterlikna mänskliga förmågor, då kommer de att behöva tillgång till samma stora mängd kunskap. Det implicita påverkar textens inriktning och argumentation och följaktligen dess sammanfattning. De flesta av Text Summarizers (TS) behandlar som komprimera de ursprungliga uppgifterna och de nödvändigtvis lider av informationsförlust. TS fokuserar enbart på funktioner i texten, inte på vad författaren menade eller varför läsaren läser texten. I detta dokument tar vi itu med detta problem och presenterar ett system som fokuserar på att förvärva kunskap som är implicit. Vi belyser främst den implicita information som förmedlas av argumentativa bindväv såsom: men, även, ännu.... och deras inverkan på sammanfattningen.
Som påpekats av REF begränsades nuvarande extraktionsmetoder av deras oförmåga att förmedla implicit information, författarens avsikt, läsarens avsikt, sammanhanget av inflytande och den allmänna världskunskapen.
Implicit Sensitive Text Summarization based on Data Conveyed by Connectives
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}