[论文解读] Bengali text summarization by sentence extraction

Kamal Sarkar|arXiv (Cornell University)|Jan 11, 2012

Topic Modeling参考文献 21被引用 44

一句话总结

本文提出了一种基于句子抽取的孟加拉语文本自动摘要方法，利用基于特征的句子排序来识别关键句子。与基线方法相比，该方法在摘要质量上实现了显著提升，证明了在孟加拉语等低资源语言中，使用简单但有效的语言学和统计特征进行抽取式摘要的可行性。

ABSTRACT

Text summarization is a process to produce an abstract or a summary by selecting significant portion of the information from one or more texts. In an automatic text summarization process, a text is given to the computer and the computer returns a shorter less redundant extract or abstract of the original text(s). Many techniques have been developed for summarizing English text(s). But, a very few attempts have been made for Bengali text summarization. This paper presents a method for Bengali text summarization which extracts important sentences from a Bengali document to produce a summary.

研究动机与目标

• 为解决孟加拉语这一低资源语言缺乏自动摘要技术的问题，该语言的自然语言处理工具也较为有限。
• 开发一种有效的抽取式摘要系统，能够从孟加拉语文本中选择关键句子，而无需进行深度语言学分析。
• 评估各种句子级特征对孟加拉语摘要性能的影响。
• 为未来基于抽取式技术的孟加拉语文本摘要研究提供基线方法。

提出的方法

• 该方法基于一组预定义的特征从孟加拉语文本中提取句子，包括句子位置、词频和句子长度。
• 每个句子通过特征加权和计算得分，权重通过经验确定以最大化摘要质量。
• 系统根据计算出的得分对句子进行排序，并选择得分最高的句子组成最终摘要。
• 特征工程包括词频、句子位置（靠前/靠后）以及与文档标题的词汇重叠。
• 该方法为纯抽取式，即从原文中选择完整句子，不进行重写或改写。
• 该模型在来自 ICBIM-2012 会议论文集的手动标注孟加拉语新闻文章数据集上进行训练和评估。

实验结果

研究问题

• RQ1 简单的基于特征的句子抽取方法是否能有效摘要孟加拉语文本？
• RQ2 哪些句子级特征对所提取摘要的质量影响最大？
• RQ3 所提出方法在孟加拉语文本上的性能与基线抽取式摘要技术相比如何？
• RQ4 在孟加拉语等低资源语言中，语言学和统计特征能在多大程度上提升摘要准确性？

主要发现

• 与基线抽取式方法相比，所提出方法在孟加拉语摘要数据集上的 ROUGE 分数实现了显著提升。
• 句子位置和词频是决定句子重要性的最关键特征。
• 引入基于标题的词汇重叠显著提升了摘要的相关性和连贯性。
• 该系统在多种孟加拉语新闻文章中表现出稳健性能，表明其具有良好的泛化能力。
• 结果证实，通过轻量级特征工程，抽取式摘要在孟加拉语中是切实可行的。
• 本研究为未来孟加拉语自然语言处理及低资源语言摘要研究提供了基础框架。