Central Embeddings for Extractive Summarization Based on Similarity
DOI:
https://doi.org/10.13053/cys-23-3-3256Palabras clave:
Extractive summarization, prevalent ideas extraction, concept similarity, central embeddings, DUC 2002.Resumen
In this work we propose using word embeddings combined with unsupervised methods such as clustering for the multi-document summarization task of DUC (Document Understanding Conference) 2002. We aim to find evidence that semantic information is kept in word embeddings and this representation is subject to be grouped based on their similarity, so that main ideas can be identified in sets of documents. We experiment with different clustering methods to extract candidates for the multi-document summarization task. Our experiments show that our method is able to find the prevalent ideas. ROUGE measures of our experiments are similar to the state of the art, despite the fact that not all the main ideas are found; as our method does not require annotated resources, it provides a domain and language independent way to create a summary.Descargas
Publicado
Número
Sección
Licencia
Transfiero exclusivamente a la revista “Computación y Sistemas”, editada por el Centro de Investigación en Computación (CIC), los Derechos de Autor del artículo antes mencionado, asimismo acepto que no serán transferidos a ninguna otra publicación, en cualquier formato, idioma, medio existente (incluyendo los electrónicos y multimedios) o por desarrollar.
Certifico que el artículo, no ha sido divulgado previamente o sometido simultáneamente a otra publicación y que no contiene materiales cuya publicación violaría los Derechos de Autor u otros derechos de propiedad de cualquier persona, empresa o institución. Certifico además que tengo autorización de la institución o empresa donde trabajo o estudio para publicar este Trabajo.
El autor, representante acepta la responsabilidad por la publicación del Trabajo en nombre de todos y cada uno de los autores.
Esta Transferencia está sujeta a las siguientes reservas:
- Los autores conservan todos los derechos de propiedad (tales como derechos de patente) de este Trabajo, con excepción de los derechos de publicación transferidos al CIC, mediante este documento.
- Los autores conservan el derecho de publicar el Trabajo total o parcialmente en cualquier libro del que ellos sean autores o editores y hacer uso personal de este trabajo en conferencias, cursos, páginas web personal, etc.
