Đang chuẩn bị liên kết để tải về tài liệu:
Báo cáo khoa học: "A Hybrid Hierarchical Model for Multi-Document Summarization"

Không đóng trình duyệt đến khi xuất hiện nút TẢI XUỐNG

Scoring sentences in documents given abstract summaries created by humans is important in extractive multi-document summarization. In this paper, we formulate extractive summarization as a two step learning problem building a generative model for pattern discovery and a regression model for inference. We calculate scores for sentences in document clusters based on their latent characteristics using a hierarchical topic model. Then, using these scores, we train a regression model based on the lexical and structural characteristics of the sentences, and use the model to score sentences of new documents to form a summary. .

TÀI LIỆU LIÊN QUAN

Báo cáo tóm tắt đề tài khoa học và công nghệ cấp Bộ: Xác lập mô hình và các thông số cơ bản của hệ thống năng lượng liên thông hybrid biogas-năng lượng mặt trời phù hợp với điều kiện sản xuất và đời sống ở nông thôn Việt Nam

Báo cáo khoa học: "A hybrid rule/model-based finite-state framework for normalizing SMS messages"

Báo cáo khoa học: "A Hybrid Hierarchical Model for Multi-Document Summarization"

Báo cáo khoa học: "Creative Language Retrieval: A Robust Hybrid of Information Retrieval and Linguistic Creativity"

Báo cáo khoa học: "An Error-Driven Word-Character Hybrid Model for Joint Chinese Word Segmentation and POS Tagging"

Báo cáo khoa học: "Hybrid Approach to User Intention Modeling for Dialog Simulation"

Báo cáo khoa học: Xử lý nước thải tinh bột mì bằng công nghệ Hybrid (lọc sinh học - Aerotank)

Báo cáo khoa học: "Hybrid Parsing: Using Probabilistic Models as Predictors for a Symbolic Parser"

Báo cáo khoa học: "A Hybrid Convolution Tree Kernel for Semantic Role Labeling"

Báo cáo khoa học: "A Hybrid Relational Approach for WSD – First Results"
Đã phát hiện trình chặn quảng cáo AdBlock
Trang web này phụ thuộc vào doanh thu từ số lần hiển thị quảng cáo để tồn tại. Vui lòng tắt trình chặn quảng cáo của bạn hoặc tạm dừng tính năng chặn quảng cáo cho trang web này.