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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 저널정보
- 한국정보처리학회 JIPS(Journal of Information Processing Systems) JIPS(Journal of Information Processing Systems) 제16권 제4호
- 발행연도
- 2020.1
- 수록면
- 820 - 831 (12page)
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Extractive document summarization aims to select a few sentences while preserving its main information on a given document, but the current extractive methods do not consider the sentenceinformation repeat problem especially for news document summarization. In view of the importance and redundancy of news text information,in this paper, we propose a neural extractive summarization approach with joint sentence semantic clipping and selection, which can effectively solve the problem of news text summary sentence repetition. Specifically, a hierarchical selective encoding network is constructed for both sentencelevel and documentlevel document representations, and data containing important information is extracted on news text; a sentence extractor strategy is then adopted for joint scoring and redundant information clipping. This way, our model strikes a balance between important information extraction and redundant information filtering. Experimentalresults on both CNN/Daily Mail dataset and Court Public Opinion News dataset we built are presented to show the effectiveness of our proposed approach in terms of ROUGE metrics, especially for redundant information filtering.
목차
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참고문헌 (9)
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J. Cheng / 2016 / Neural summarization by extracting sentences and words / Proceedings of the 54th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (ACL 2016)
R. Nallapati / 2017 / SummaRuNNer : a recurrent neural network based sequence model for extractive summarization of documents / Proceedings of the 31st AAAI Conference on Artificial Intelligence
Q. Zhou / 2018 / Neural document summarization by jointly learning to score and select sentences / Proceedings of the 56th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics(ACL 2018) :654~663
M. Gambhir / 2017 / Recent automatic text summarization techniques : a survey / Artificial Intelligence Review 47(1):1~66
Z. Cao / 2018 / Retrieve, rerank and rewrite : soft template based neural summarization / Proceedings of the 56th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics(Volume 1 : Long Papers) :152~161
R. Nallapati / 2017 / SummaRuNNer : a recurrent neural network based sequence model for extractive summarization of documents / Proceedings of the 31st AAAI Conference on Artificial Intelligence
Q. Zhou / 2018 / Neural document summarization by jointly learning to score and select sentences / Proceedings of the 56th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics(ACL 2018) :654~663
M. Gambhir / 2017 / Recent automatic text summarization techniques : a survey / Artificial Intelligence Review 47(1):1~66
Z. Cao / 2018 / Retrieve, rerank and rewrite : soft template based neural summarization / Proceedings of the 56th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics(Volume 1 : Long Papers) :152~161
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