Addressing the Problem of Coherence in Automatic Text Summarization: A Latent Semantic Analysis Approach
Notice bibliographique
Résumé
This article is concerned with addressing the problem of coherence in the automatic summarization of prose fiction texts. Despite the increasing advances within the summarization theory, applications and industry, many problems are still unresolved in relations to the applications of the summarization theory to literature. This can be in part attributed to the peculiar nature of literary texts where standard or typical summarization processes are not amenable for literature. This study, therefore, tends to bridge the gap between literature and summarization theory by proposing a summarization system that is based on more semantic-based approaches for extracting more meaningful and coherent summaries. Given that lack of coherence within summaries has its negative implications on understanding original texts; it follows that more effective methods should be developed in relation to the extraction of coherent summaries. In order to do this, a hybrid of methods including statistical (TF-IDF) and semantic (Latent Semantic Analysis LSA) methods were used to derive the most distinctive features and extract summaries from 10 English novellas. For evaluation purposes, both intrinsic and extrinsic methods are used for determining the quality of the extracted summaries. Results indicate that the integration of LSA into features extraction methods achieves better summarization performance outcomes in terms of coherence properties within the extracted summaries.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».