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Learning to Generate a Table-of-Contents with Supportive Knowledge Apprendre à générer une table des matières avec des connaissances complémentaires

Viet Cuong NGUYEN, Le Minh NGUYEN, Akira SHIMAZU

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Résumé:

Dans le domaine de la synthèse de texte, une table des matières est un type de résumé indicatif particulièrement adapté pour localiser des informations dans un long document ou un ensemble de documents. C'est également un résumé utile pour qu'un lecteur puisse obtenir rapidement un aperçu de l'ensemble du contenu. Les modèles actuels de génération d'une table des matières produisent une sortie de qualité relativement faible avec de nombreux titres dénués de sens, ou des titres qui n'ont aucune signification superposée avec le contenu correspondant. Ce problème peut être dû au manque d’informations sémantiques et thématiques dans ces modèles. Dans cette recherche, nous proposons d'intégrer des connaissances de soutien dans les modèles d'apprentissage pour améliorer la qualité des titres dans une table des matières générée. Les connaissances de soutien sont dérivées d'un regroupement hiérarchique de mots, construit à partir d'une large collection de textes bruts, et d'un modèle thématique, directement estimé à partir des données d'entraînement. Les résultats relativement bons des expériences ont montré que les informations sémantiques et thématiques fournies par les connaissances de support ont de bons effets sur la génération de titres et, par conséquent, contribuent à améliorer la qualité de la table des matières générée.

Publication
IEICE TRANSACTIONS on Information Vol.E94-D No.3 pp.423-431
Date de publication
2011/03/01
Publicisé
ISSN en ligne
1745-1361
DOI
10.1587/transinf.E94.D.423
Type de manuscrit
Special Section PAPER (Special Section on Knowledge Discovery, Data Mining and Creativity Support System)
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