Den textlika likheten är en avgörande aspekt för många sammanfattande textmetoder. En bag-of-words representation tillåter inte att förstå de semantiska sambanden mellan begrepp när man jämför starkt relaterade meningar med inga ord gemensamt. För att lösa denna fråga föreslår vi i detta dokument en centroidbaserad metod för textsammanfattning som utnyttjar kompositionsförmågan hos ordinslag. Utvärderingarna av multi-dokument och flerspråkiga datauppsättningar visar effektiviteten i den kontinuerliga vektor representationen av ord jämfört med påse-of-words-modellen. Trots sin enkelhet uppnår vår metod bra prestanda även i jämförelse med mer komplexa modeller för djupt lärande. Vår metod är oövervakad och kan användas i andra summeringsuppgifter.
REF förbättrade den centroidbaserade metoden genom att representera meningar som summor av ord inbäddningar i stället för TF-IDF vektorer så att semantiska samband mellan meningar som inte har några ord gemensamt kan fångas.
Centroid-based Text Summarization through Compositionality of Word Embeddings
{'venue': 'MultiLing@EACL', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}