Çok belgeli özetleme - Multi-document summarization

Çok belgeli özetleme otomatik bir prosedürdür. bilginin çıkarılması aynı konu hakkında yazılmış birden fazla metinden. Sonuç olarak ortaya çıkan özet rapor, profesyonel bilgi tüketicileri gibi bireysel kullanıcıların büyük bir belge kümesinde bulunan bilgileri hızlı bir şekilde öğrenmelerine olanak tanır. Böylesi bir şekilde, çok belgeli özetleme sistemleri, haber toplayıcılar başa çıkma yolundaki bir sonraki adımı gerçekleştirmek bilgi bombardımanı.

Temel faydalar ve zorluklar

Çok belgeli özetleme, hem özlü hem de kapsamlı bilgi raporları oluşturur.Farklı görüşlerin bir araya getirilmesi ve ana hatlarının çizilmesi ile her konu tek bir belge içinde birden çok perspektiften tanımlanır. Kısa bir özetin amacı bilgi aramayı basitleştirmek ve en ilgili kaynak belgelere işaret ederek, kapsamlı çok belgeli özet teorik olarak gerekli bilgileri içermeli, dolayısıyla orijinal dosyalara erişim ihtiyacını iyileştirmenin gerekli olduğu durumlarda sınırlandırmalıdır. Uygulamada, çelişkili görüş ve önyargılara sahip birden çok belgeyi özetlemek zordur. Aslında netleştirmek neredeyse imkansızdır çıkarımsal özetleme çelişkili görüşlere sahip belgeler. Soyut özetleme bu durumda tercih edilen mekandır.

Otomatik özetler, herhangi bir editoryal dokunuş veya öznel insan müdahalesi olmaksızın, algoritmik olarak birden çok kaynaktan alınan bilgileri sunar ve böylece tamamen tarafsız hale getirir. Çelişkili görüşlere sahip belgelerin otomatik ayıklama özetleri yapılırsa zorluklar devam eder.

Teknolojik zorluklar

Çok belgeli özetleme görevi, tek bir belgeyi özetlemek, hatta uzun bir tane. Zorluk, büyük bir belge setindeki tematik çeşitlilikten kaynaklanmaktadır. İyi bir özetleme teknolojisi, ana temaları eksiksizlik, okunabilirlik ve kesinlik ile birleştirmeyi amaçlar. Belge Anlama Konferansları,[1] tarafından yıllık olarak yapılır NIST, çok belgeli özetleme zorluğunu kabul eden teknikler için karmaşık değerlendirme kriterleri geliştirmişlerdir.

İdeal bir çok belgeli özetleme sistemi, yalnızca kaynak metinleri kısaltmakla kalmaz, aynı zamanda farklı görüşleri temsil etmek için kilit unsurlar etrafında düzenlenmiş bilgileri sunar. Başarı, belirli bir konuya genel bir bakış sağlar. Bu tür metin derlemeleri, bir insan tarafından derlenen bir genel bakış metni için de temel gereklilikler olmalıdır. Çok belgeli özet kalite kriterleri aşağıdaki gibidir:

  • tam metin bölümlerine gitmenin kolay olduğu ana içeriğin bir taslağını içeren net yapı
  • bölümler içindeki metin anlamlı paragraflara bölünmüştür
  • daha genelden daha spesifik tematik yönlere kademeli geçiş
  • iyi okunabilirlik.

İkinci nokta ek bir notu hak ediyor. Otomatik genel bakışın şunları gösterdiğinden emin olmak için özen gösterilir:

  • kağıt ilgisiz "bilgi gürültüsü "ilgili belgelerden (ör. web sayfaları)
  • Genel bakışta bahsedilmeyen veya açıklanmayan şeylere sarkan referanslar yok
  • cümle boyunca metin kesilmez
  • anlamsal değil fazlalık.

Gerçek hayat sistemleri

Şu anda mevcut olan gelişmiş web tabanlı sistem seçenekleriyle desteklenen bir görünüm olan çoklu belge özetleme teknolojisi artık eskimektedir.

  • ReviewChomp herhangi bir ürün veya hizmet için müşteri incelemelerinin özetlerini sunar. Bazı ürünler, incelemeleri gerçek zamanlı olarak insanlar tarafından okunamaz hale getiren binlerce çevrimiçi incelemeye sahiptir. Ürün veya hizmet araması web sitesi tarafından gerçekleştirilir.
  • Ultimate Araştırma Asistanı[2] - Özetlemeye ve düzenlemeye yardımcı olmak ve kullanıcının çevrimiçi araştırma yapmasını kolaylaştırmak için İnternet arama sonuçlarında metin madenciliği yapar. Araç tarafından kullanılan özel metin madenciliği teknikleri arasında kavram çıkarma, metin özetleme, hiyerarşik kavram kümeleme (örneğin, otomatik taksonomi oluşturma) ve etiket bulutları ve zihin haritaları dahil olmak üzere çeşitli görselleştirme teknikleri bulunur.
  • iResearch Reporter[3] - Ticari Metin Çıkarma ve Metin Özetleme sistemi, ücretsiz demo sitesi, kullanıcı tarafından girilen sorguyu kabul eder, Google arama motoruna iletir, birden çok ilgili belgeyi alır, geri alınan sette birden çok belgeyi kapsayan kategorilere ayrılmış, kolayca okunabilir doğal dil özet raporları üretir, tüm özler bağlantılı Web'deki orijinal belgelere, işlem sonrası, varlık çıkarma, olay ve ilişki çıkarma, metin çıkarma, ayıklama kümeleme, dilbilimsel çözümleme, çoklu belge, tam metin, doğal dil işleme, kategorizasyon kuralları, kümeleme, dilbilimsel çözümleme, metin özeti oluşturma araç seti.
  • Newsblaster[4] kullanıcıların ilgilerini en çok çeken haberleri bulmalarına yardımcı olan bir sistemdir. Sistem, web üzerindeki birkaç siteden haberleri otomatik olarak toplar, kümeler, sınıflandırır ve özetler (CNN, Reuters, Fox Haber, vb.) ve kullanıcılara sonuçlara göz atmak için bir arayüz sağlar.
  • Haberler[5] web'den bir makale kümesini almak ve özetlemek için kullanılabilir. Bir URL ve benzer belgeleri alabilir veya belirli bir anahtar kelime kümesiyle eşleşen belgeleri alabilir. NewsInEssence ayrıca günlük olarak haber makaleleri indirir ve bunlardan haber grupları oluşturur.
  • NewsFeed Araştırmacısı[6] sürekli çalışan bir haber portalıdır otomatik özetleme başlangıçta tarafından kümelenen belgelerin haber toplayıcılar (Örneğin., Google Haberleri ). NewsFeed Researcher, ticaret, teknoloji, ABD ve uluslararası haberlerle ilgili önemli olayları kapsayan ücretsiz bir çevrimiçi motorla desteklenmektedir. Bu araç, isteğe bağlı modda da mevcuttur ve kullanıcının seçili konularda özetler oluşturmasına olanak tanır.
  • Bunu kazıyın[7] bir arama motoru gibidir, ancak bir sorguya dayalı olarak en alakalı web sitelerine bağlantılar sağlamak yerine, ilgili web sitelerinden ilgili bilgileri çıkarır ve kullanıcıya, sözlük tanımları, resimler, vb. ile birlikte konsolide bir çoklu belge özeti sunar. ve videolar.
  • JistWeb[8] sorguya özgü çoklu belge özetleyicidir.

Otomatik olarak oluşturulan çok belgeli özetler, bir insan tarafından yazılan genel bakışlara giderek daha fazla benzediği için, çıkarılan metin parçacıklarının kullanımı bir gün telif hakkı ile ilgili sorunlar adil kullanım telif hakkı kavramı.

Kaynakça

  • Günes Erkan; Dragomir R. Radev (1 Aralık 2004), "LexRank: Metin Özetlemede Dikkat Çeken Grafik Tabanlı Sözcüksel Merkezlik", Yapay Zeka Araştırmaları Dergisi, 22: 457–479, arXiv:1109.2128, doi:10.1613 / JAIR.1523, ISSN  1076-9757, Vikiveri  Q81312697
  • Dragomir R. Radev, Hongyan Jing, Malgorzata Styś ve Daniel Tam. Birden çok belgenin Centroid tabanlı özeti. Bilgi İşleme ve Yönetimi, 40: 919–938, Aralık 2004. [5]
  • Kathleen R. McKeown ve Dragomir R. Radev. Birden çok haber makalesinin özetlerini oluşturmak. Bildiriler Kitabı'nda, Bilgi Edinmede Araştırma ve Geliştirme ACM Konferansı SIGIR'95, sayfalar 74–82, Seattle, Washington, Temmuz 1995. [6]
  • C.-Y. Lin, E. Hovy, "Tek belgeden çok belgeli özetlemeye: Bir prototip sistemi ve değerlendirmesi", "ACL Bildirileri", s. 457–464, 2002
  • Kathleen McKeown, Rebecca J. Passonneau, David K. Elson, Ani Nenkova, Julia Hirschberg, "Do Summaries Help? A Task-Based Evaluation of Multi-Document Summarization", SIGIR’05, Salvador, Brezilya, 15–19 Ağustos 2005 [7]
  • R. Barzilay, N. Elhadad, K. R. McKeown, "Çok belgeli haber özetlemesinde cümle sıralaması için çıkarım stratejileri", Yapay Zeka Araştırmaları Dergisi, cilt 17, s. 35-55, 2002
  • M. Soubbotin, S. Soubbotin, "Özet Kalitesini Etkileyen Faktörler Arasında Takas", Belge Anlama Çalıştayı (DUC), Vancouver, B.C., Kanada, 9-10 Ekim 2005 [8]
  • C Ravindranath Chowdary ve P. Sreenivasa Kumar. "Esum: sorguya özgü çok belgeli özetleme için verimli bir sistem." ECIR'de (Bilgi Erişimindeki Gelişmeler), s. 724–728. Springer Berlin Heidelberg, 2009.

Ayrıca bakınız

Referanslar

  1. ^ "Konferansları Anlama Belgesi". Nlpir.nist.gov. 2014-09-09. Alındı 2016-01-10.
  2. ^ "Araştırma Raporu Oluştur". Ultimate Araştırma Asistanı. Alındı 2016-01-10.
  3. ^ "iResearch Reporter hizmeti". Iresearch-reporter.com. Arşivlenen orijinal 2013-06-09 tarihinde. Alındı 2016-01-10.
  4. ^ [1] Arşivlendi 16 Nisan 2013, Wayback Makinesi
  5. ^ [2] Arşivlendi 11 Nisan 2011, Wayback Makinesi
  6. ^ "Haber Kaynağı Araştırmacısı | Genel Öğeler". Newsfeedresearcher.com. Alındı 2016-01-10.
  7. ^ [3] Arşivlendi 19 Eylül 2009, at Wayback Makinesi
  8. ^ [4] Arşivlendi 29 Mayıs 2013, Wayback Makinesi

Dış bağlantılar