Abstrakti
Single-document summarization aims to reduce the size of a text document while preserving the most important information. Much work has been done on open-domain summarization. This paper presents an automatic way to mine domain-specific patterns from text documents. With a small amount of effort required for manual selection, these patterns can be used for domain-specific scenario-based document summarization and information extraction. Our evaluation shows that scenario-based document summarization can both filter irrelevant documents and create summaries for relevant documents within the specified domain.
Alkuperäiskieli | englanti |
---|---|
Otsikko | Proceedings of the The Second International Conference on Artificial Intelligence and Pattern Recognition, Shenzhen, China, 2015 |
Toimittajat | Yimin Zhou |
Sivumäärä | 10 |
Kustantaja | The Society of Digital Information and Wireless Communications (SDIWC) |
Julkaisupäivä | 17 huhtik. 2015 |
ISBN (elektroninen) | 978-1-941968-09-3 |
Tila | Julkaistu - 17 huhtik. 2015 |
OKM-julkaisutyyppi | A4 Artikkeli konferenssijulkaisuussa |
Tapahtuma | International Conference on Artificial Intelligence and Pattern Recognition - ShenZhen, Kiina Kesto: 16 huhtik. 2015 → 18 huhtik. 2015 Konferenssinumero: 2 (AIPR2015) |
Lisätietoja
AIPR 2015.Tieteenalat
- 113 Tietojenkäsittely- ja informaatiotieteet
Projektit
-
LLL: Language Learning Lab
Yangarber, R. (Projektinjohtaja), Katinskaia, A. (Osallistuja), Hou, J. (Osallistuja), Furlan, G. (Osallistuja) & Kylliäinen, I. P. (Osallistuja)
Projekti: Tutkimusprojekti