Även om den idealiska längden av sammanfattningar skiljer sig mycket från ämne till ämne på Twitter, tidigare arbete har bara genererat sammanfattningar av en pre-fixed längd. I detta dokument föreslår vi en händelse-grafbaserad metod med hjälp av informationsextraktionsteknik som kan skapa sammanfattningar av variabel längd för olika ämnen. I synnerhet, vi utökar Pageranklike ranking algoritm från tidigare arbete till partition händelse grafer och därmed upptäcka finkorniga aspekter av händelsen som ska sammanfattas. Våra preliminära resultat visar att sammanfattningar skapade av vår metod är mer koncisa och nyhetsvärda än SumBasic enligt mänskliga domare. Vi ger också en kort översikt över datauppsättningar och utvärderingsdesign som använts i tidigare arbete för att belysa behovet av att utveckla en standardutvärdering för automatisk tweet-sammanfattningsuppgift.
Nyligen utökade REF rankningsalgoritmen PageRank och undersökte en grafbaserad metod som utnyttjar namngivna enheter, händelsefraser och deras anslutningar över tweets för att skapa sammanfattningar av variabel längd för olika ämnen.
A Preliminary Study of Tweet Summarization using Information Extraction
{'venue': 'LASM', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}