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2024 conference-paper

Unsupervised Topic-Conditional Extractive Summarization

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2Pays d’affiliation déclarés

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.

Ce résumé expose les affirmations des auteurs. BNTIC ne l’interprète pas comme une validation indépendante des résultats.

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

  • Microsoft Research (United Kingdom) pays non établi dans la notice
    Entreprise
  • Technion – Israel Institute of Technology pays non établi dans la notice
    Université ou école supérieure
  • The Open University pays non établi dans la notice
    Université ou école supérieure
  • Tel Aviv University pays non établi dans la notice
    Université 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.

Les sujets associés

Topic ModelingNatural Language Processing TechniquesAdvanced Text Analysis Techniques

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