Using Centroid Keywords and Word Mover's Distance for Single Document Extractive Summarization

Dauken Seitkali, Rustam Mussabayev

2019

Закрытый доступ Метаданные (CSL-JSON)
DOI 10.1145/3342827.3342852
Достоверность данных 85 высокая
Как считается эта оценка

Складывается из проверяемых признаков самой записи: есть ли у статьи DOI, сколько независимых источников подтвердили её данные, заполнены ли обязательные поля и насколько свежо последнее подтверждение. Снижают оценку расхождения между источниками и отсутствие идентификатора. Значение от 80 означает, что запись опубликована без дополнительной проверки; от 60 до 79 — что она опубликована с пониженной достоверностью и ручная проверка желательна. Запись, выверенную редактором вручную, пересчёт не опускает ниже 90. Это оценка наших данных о статье, а не оценка самой статьи.

Аннотация

This paper presents unsupervised method of single document extractive summarization. The main idea behind the method is in selecting sentences based on Word Mover's Distance Similarity between each sentence and set of centroid keywords. This approach leverages both compositional property of word embeddings and advantages of recently discovered powerful text to text distance metric. ROUGE results on DUC 2002 data set showed that quality of produced summaries can compete with well-known state of the art systems. In this work we also discuss limitations of gold summaries in evaluating quality of summarization systems.