Multidokumentextraherande sammanfattning bygger på begreppet mening centralisering för att identifiera de viktigaste meningarna i ett dokument. Centraliteten definieras normalt i termer av närvaron av särskilda viktiga ord eller i termer av likhet med en centroid pseudo-sentence. Vi överväger nu en metod för att beräkna mening betydelse baserat på begreppet eigenvector centrality (prestige) som vi kallar LexPageRank. I denna modell, en mening anslutning matris är konstruerad på cosinus likhet. Om den cosinuslika likheten mellan två meningar överstiger ett visst fördefinierat tröskelvärde, läggs en motsvarande kant till anslutningsmatrisen. Vi ger en utvärdering av vår metod på DUC 2004 data. Resultaten visar att vårt tillvägagångssätt överträffar centroidbaserad summering och är ganska framgångsrikt jämfört med andra summeringssystem.
LexPageRank REF bygger först en mening konnektivitet graf baserad på cosinus likhet och väljer sedan viktiga meningar baserat på begreppet eigenvekor centrality.
LexPageRank: Prestige In Multi-Document Text Summarization
{'venue': 'SIGDAT Conference On Empirical Methods In Natural Language Processing', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}