Vi introducerar en stokastisk grafbaserad metod för att beräkna den relativa betydelsen av textenheter för behandling av naturligt språk. Vi testar tekniken på problemet med textsammanfattning (TS). Extractive TS förlitar sig på begreppet meningshalt för att identifiera de viktigaste meningarna i ett dokument eller en uppsättning dokument. Salience definieras vanligtvis i termer av förekomsten av särskilda viktiga ord eller i termer av likhet med en centroid pseudo-sentence. Vi överväger ett nytt tillvägagångssätt, LexRank, för beräkning av mening betydelse baserat på begreppet eigenvekor centrality i en graf representation av meningar. I denna modell, en konnektivitetsmatris baserad på intra-sentence cosinus likhet används som adjacency matris av graf representationen av meningar. Vårt system, baserat på LexRank rankas på första plats i mer än en uppgift i den senaste DUC 2004 utvärdering. I detta dokument presenterar vi en detaljerad analys av vår strategi och tillämpar den på en större datamängd inklusive data från tidigare DUC-utvärderingar. Vi diskuterar flera metoder för att beräkna centralitet med hjälp av likhetsgrafen. Resultaten visar att gradbaserade metoder (inklusive LexRank) överträffar både centroidbaserade metoder och andra system som deltar i DUC i de flesta fall. Dessutom överträffar LexRank med tröskelmetoden de andra gradbaserade teknikerna inklusive kontinuerlig LexRank. Vi visar också att vårt tillvägagångssätt är ganska okänsligt för det buller i data som kan uppstå till följd av en ofullständig aktuell samling av dokument.
G. Erkan m.fl. föreslog en metod som beräknade meningens betydelse baserat på eigenvector av en graf representation av meningar REF.
LexRank: Graph-based Lexical Centrality as Salience in Text Summarization
{'venue': 'Journal Of Artificial Intelligence Research, Volume 22, pages 457-479, 2004', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}