I detta dokument föreslår vi två generella textsammanfattningsmetoder som skapar textsammanfattningar genom att rangordna och extrahera meningar från originaldokumenten. Den första metoden använder standard IR metoder för att rangordna mening relevanser, medan den andra metoden använder latent semantisk analys teknik för att identifiera semantiskt viktiga s e n tences, för sammanfattande skapelser. Båda metoderna strävar efter att välja meningar som är högt rankade och olika från varandra. Detta är ett försök att skapa en sammanfattning med en bredare täckning av dokumentets huvudsakliga innehåll och mindre redundans. Resultatutvärderingar av de två sammanräkningsmetoderna görs genom att jämföra deras sammanräkningsresultat med de manuella sammanfattningar som genererats av tre oberoende h uman-utvärderare. I utvärderingarna studeras också förekomsten av olika VSM viktningssystem för textsammanfattningens resultat. Slutligen undersöks orsakerna till de stora skillnaderna i utvärderarnas manuella sammanfattningsresultat, och diskussioner om människas textsammanfattningsmönster presenteras.
Latent semantisk analys (LSA) har använts i textsammanfattning först genom REF.
Generic text summarization using relevance measure and latent semantic analysis
{'venue': "SIGIR '01", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}