Unsupervised Topic-Conditional Extractive Summarization
Rattachement africain : gb, il. Niveau de preuve : code pays fourni par la source.
Le résumé fourni par la source
Summarization techniques strive to create a concise summary that conveys the essential information from a given document. However, these techniques are often inadequate for summarizing longer documents containing multiple pages of semantically complex content with various topics. Hence, in this work, we present a Topic-Conditional Summarization (TCS) method, that produces different summaries each conforming to a different topic. TCS is an unsupervised method and does not require ground truth summaries. The proposed algorithm adapts the TextRank paradigm and enhances it with a language model specialized in a set of documents and their topics. Extensive evaluations across multiple datasets indicate that our method improves upon other alternatives by a sizeable margin.
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Le contrôle bibliographique ouvert
DOI retrouvé dans Crossref DOI retrouvé ; titre concordant.
- Titre Crossref
- Unsupervised Topic-Conditional Extractive Summarization
- Date Crossref
- 14/04/2024
- Éditeur
- IEEE
- Type
- proceedings-article
Ce recoupement confirme des métadonnées liées au DOI. Il ne confirme ni la méthode ni les conclusions de l’étude, et il ne compte pas comme une seconde source scientifique indépendante.
Où se fait cette recherche
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Microsoft Research (United Kingdom) pays non établi dans la noticeEntreprise
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Technion – Israel Institute of Technology pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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The Open University pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Tel Aviv University pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
Microsoft Research (United Kingdom), Technion – Israel Institute of Technology et The Open University, avec 1 autre affiliation.
Une affiliation ne permet pas de déduire la nationalité d’un auteur.