Grafbaserad sammanfattning innebär att extrahera en värdefull delmängd meningar från en samling textdokument med hjälp av en grafbaserad modell för att representera korrelationer mellan par av dokumenttermer. Men eftersom den höga ordningen korrelationer mellan flera termer ignoreras under grafutvärdering, kan summan prestanda vara begränsad om inte integrera ad-hoc språkberoende eller semantik-baserad analys. I detta dokument presenteras en ny och generell grafbaserad sammanfattning, nämligen GraphSum (Graph-based Summarizer). Det upptäcker och utnyttjar föreningsregler för att representera korrelationer mellan flera termer som har försummats av tidigare metoder. Grafnoderna, som representerar kombinationer av två eller flera termer, rankas först med hjälp av en PageRank * Korresponderande författare. Tfn: +39 0110907084 Fax: +39 0110907099. E-postadresser: elena.baralis@polito.it (Elena Baralis), luca.cagliero@polito.it (Luca Cagliero), naeem.mahoto@polito.it (Naeem Mahoto), alessandro.fiori@ircc.it (Alessandro Fiori) Preprint inlämnad till strategi som diskriminerar mellan positiva och negativa termer korrelationer. Därefter används den producerade nodrankningen för att köra meningsvalsprocessen. De experiment som utförts på referens- och verkliga dokument visar hur effektivt det föreslagna tillvägagångssättet är jämfört med många toppmoderna sammanfattningar.
Baralis m.fl. REF föreslog en ny och allmän sammanfattning, GRAPHSUM, som representerar korrelationer mellan flera termer genom att upptäcka föreningsregler, och antar en grafbaserad rankning och en specificerad strategi för att välja viktiga meningar för summering.
GraphSum: Discovering correlations among multiple terms for graph-based summarization
{'venue': 'Inf. Sci.', 'journal': 'Inf. Sci.', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}