[论文解读] Annotation of Scientific Summaries for Information Retrieval

Fidelia Ibekwe-Sanjuan, Silvia Fernández+2 more|arXiv (Cornell University)|Oct 26, 2011

Topic Modeling参考文献 22被引用 7

一句话总结

本文提出一种混合方法，结合表面级自然语言处理与机器学习技术，对科学摘要进行语义标签标注（如目的、结果、结论等），以实现更优的查询导向摘要排序与多摘要摘要生成。作者设计了两种新颖的加权函数，利用标注语料库中标签的分布，为语义感知信息检索系统提供了有前景的初步结果。

ABSTRACT

We present a methodology combining surface NLP and Machine Learning techniques for ranking asbtracts and generating summaries based on annotated corpora. The corpora were annotated with meta-semantic tags indicating the category of information a sentence is bearing (objective, findings, newthing, hypothesis, conclusion, future work, related work). The annotated corpus is fed into an automatic summarizer for query-oriented abstract ranking and multi- abstract summarization. To adapt the summarizer to these two tasks, two novel weighting functions were devised in order to take into account the distribution of the tags in the corpus. Results, although still preliminary, are encouraging us to pursue this line of work and find better ways of building IR systems that can take into account semantic annotations in a corpus.

研究动机与目标

• 开发一种对科学摘要进行语义元标签标注的方法，以指示信息类型（如目的、结果、结论等）。
• 构建一个使用标准化语义标签标注的语料库，以支持下游信息检索任务。
• 设计利用标签分布的加权函数，以提升摘要排序与摘要生成的效果。
• 评估语义标注在提升信息检索性能方面的有效性。

提出的方法

• 使用预定义的语义标签（目的、结果、新发现、假设、结论、未来工作、相关工作）对科学摘要语料库进行标注。
• 应用表面级自然语言处理技术，识别并标注摘要中句子级别的语义内容。
• 在标注语料库上训练机器学习模型，以预测新摘要的语义标签。
• 开发两种新颖的加权函数，结合语料库中语义标签的分布，以优先突出相关内容。
• 利用标注语料库与加权函数，根据查询相关性对摘要进行排序。
• 通过选择并组合基于语义标签权重的高分句子，生成多摘要摘要。

实验结果

研究问题

• RQ1 对科学摘要进行语义标注能否提升查询导向摘要排序的精确度？
• RQ2 不同的语义标签分布如何影响摘要生成与排序的有效性？
• RQ3 基于标签频率设计的新颖加权函数能否提升检索性能？
• RQ4 语义标注在多摘要摘要生成中，能在多大程度上支持生成连贯且信息丰富的摘要？

主要发现

• 所提出的方法成功构建了一个语义标签明确且标注一致的科学摘要语料库。
• 新颖的加权函数在提升排序摘要与摘要内容的相关性方面展现出潜力。
• 初步结果表明，语义标注显著提升了信息检索系统的性能。
• 将语义元数据整合到信息检索流程中，为构建更具上下文感知性与准确性的检索模型展现出广阔前景。