I detta dokument presenteras en strategi för att generera allmän sammanfattning av dokument med hjälp av probabilistic Latent Semantic Indexing. I allmänhet innehåller ett dokument flera ämnen snarare än ett enda. Sammanfattningar skapade av människor tenderar att täcka flera ämnen för att ge läsarna en övergripande uppfattning om det ursprungliga dokumentet. Därför kan vi förvänta oss att en sammanfattning som innehåller meningar från en bättre del av ämnesspektrumet ska bli en bättre sammanfattning. PLSI har visat sig vara en effektiv metod för ämnesdetektering. I det här dokumentet presenterar vi en metod för att skapa utdragande sammanfattning av dokumentet genom att använda PLSI för att analysera funktioner i dokument såsom term frekvens och graf struktur. Vi visar också våra resultat, som utvärderades med hjälp av ROUGE, och jämför resultaten med andra tekniker som tidigare föreslagits.
Ett annat arbete, textsammanfattning med hjälp av Probabilistic Latent Semantic Indexing (PLSI) REF, föreslog en algoritm som extraherar mer än ett ämne från ett dokument genom att analysera ytfunktioner såsom term frekvens och graf struktur för ett enda dokument.
Generic Text Summarization Using Probabilistic Latent Semantic Indexing
{'venue': 'Proceedings of the Third International Joint Conference on Natural Language Processing', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}