[论文解读] Automated Text Summarization Base on Lexicales Chain and graph Using of WordNet and Wikipedia Knowledge Base

Mohsen Pourvali, Mohammad Saniee Abadeh|arXiv (Cornell University)|Mar 15, 2012

Topic Modeling参考文献 14被引用 25

一句话总结

本文提出了一种利用词链、WordNet 和 Wikipedia 的多文档摘要方法，以增强句子重要性检测。通过消歧义、构建并修剪词链、检测主题并相应地分割文本，该方法在 DUC01 和 DUC02 基准测试中提升了摘要性能，优于当前最先进的技术。

ABSTRACT

The technology of automatic document summarization is maturing and may provide a solution to the information overload problem. Nowadays, document summarization plays an important role in information retrieval. With a large volume of documents, presenting the user with a summary of each document greatly facilitates the task of finding the desired documents. Document summarization is a process of automatically creating a compressed version of a given document that provides useful information to users, and multi-document summarization is to produce a summary delivering the majority of information content from a set of documents about an explicit or implicit main topic. The lexical cohesion structure of the text can be exploited to determine the importance of a sentence/phrase. Lexical chains are useful tools to analyze the lexical cohesion structure in a text .In this paper we consider the effect of the use of lexical cohesion features in Summarization, And presenting a algorithm base on the knowledge base. Ours algorithm at first find the correct sense of any word, Then constructs the lexical chains, remove Lexical chains that less score than other, detects topics roughly from lexical chains, segments the text with respect to the topics and selects the most important sentences. The experimental results on an open benchmark datasets from DUC01 and DUC02 show that our proposed approach can improve the performance compared to sate-of-the-art summarization approaches.

研究动机与目标

• 通过自动化多文档摘要来应对信息过载。
• 通过利用词链实现词汇衔接来提高摘要的准确性。
• 整合来自 WordNet 和 Wikipedia 的外部知识以增强语义理解。
• 通过从词链中检测主题并相应地分割文本，提升句子选择效果。
• 在标准 DUC 基准测试上评估该方法，并证明其优于现有方法。

提出的方法

• 使用 WordNet 消歧义词义，以确保词链构建的准确性。
• 利用 WordNet 和 Wikipedia 的语义相似度，在句子之间链接相关词汇，构建词链。
• 根据其对整体文本连贯性的贡献，过滤掉得分较低的词链。
• 通过分析词链的分布和频率，检测主导主题。
• 基于词链聚类，将文本分割为与主题相关的部分。
• 结合词链得分和句子位置，从每个部分中选择最具信息量的句子。

实验结果

研究问题

• RQ1 能否通过 WordNet 和 Wikipedia 衍生的词链提升多文档摘要中显著内容的检测效果？
• RQ2 整合外部知识库在多大程度上提升了句子重要性估计的准确性？
• RQ3 基于词链的主题感知分割在多大程度上提升了摘要的连贯性和信息量？
• RQ4 所提出的方法是否在标准基准测试中优于当前最先进的摘要系统？
• RQ5 消歧义在优化词链构建和摘要质量方面有多有效？

主要发现

• 与现有最先进的方法相比，该方法在 DUC01 和 DUC02 基准数据集上实现了性能提升。
• 整合 WordNet 和 Wikipedia 知识显著提高了词链构建的精确度和语义连贯性。
• 基于词链的主题检测使文档能够有效分割为主题单元，提升了摘要的相关性。
• 对低分词链的修剪有助于聚焦于显著内容，减少冗余。
• 整合消歧义处理显著提升了对词汇关系的准确识别，从而整体提升了摘要质量。
• 该方法在多文档摘要任务中表现出良好的鲁棒性和可扩展性，尤其在处理语义差异和同义现象方面表现突出。