Đang chuẩn bị liên kết để tải về tài liệu:
A hybrid model using the pre trained bert and deep neural networks with rich feature for extractive text summarization

Không đóng trình duyệt đến khi xuất hiện nút TẢI XUỐNG

The pretrained BERT multilingual model is used to generate embedding vectors from the input text. These vectors are combined with TF-IDF values to produce the input of the text summarization system. Redundant sentences from the output summary are eliminated by the Maximal Marginal Relevance method. Our system is evaluated with both English and Vietnamese languages using CNN and Baomoi datasets, respectively. Experimental results show that our system achieves better results compared to existing works using the same dataset. It confirms that our approach can be effectively applied to summarize both English and Vietnamese languages. |

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.