Textsammanfattning är mycket effektiv i relevanta bedömningsuppgifter. Multiple Document Summarizer presenterar en ny metod för att välja meningar från dokument enligt flera heuristiska funktioner. Sammanfattningar genereras modellering av uppsättningen dokument som Semantic Vector Space Model (SVSM) och tillämpa Principal Component Analysis (PCA) för att extrahera ämnesfunktioner. Ren statistik VSM antar termer för att vara oberoende av varandra och kan resultera i inkonsekventa resultat. Vektorutrymme ökas semantiskt genom att ändra vikten av ordet vektor som styrs av Utseende och Utseende (Action class) ord. Kunskapsbasen för Action ord upprätthålls genom att klassificera orden som Utseende eller Försvinnande med hjälp av Wordnet. Handlingsordens vikter ändras i enlighet med objektlistan som utarbetats av samlingen av substantiv som motsvarar åtgärdsorden. Sammanfattning som genereras ger mer informativt innehåll som semantik av naturligt språk har beaktats.
Ett annat tillvägagångssätt utvecklades i REF, där sammanfattningar av enstaka och flera dokument genererades med hjälp av en modifierad version av vektorrymdmodellen, kallad Semantic Vector Space Model (SVSM) för att modellera uppsättningen dokument inklusive vad författarna definierade som åtgärdsord.
Multiple Document Summarization Using Principal Component Analysis Incorporating Semantic Vector Space Model
{'venue': 'IJCLCLP', 'journal': 'IJCLCLP', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}