徳島大学 教育・研究者情報データベース(EDB)

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著作: Begum Nadira/Mohamed Abdel Fattah/[任 福継]/STATISTICAL MODEL BASED TEXT SUMMARIZATION/ICAI 2008

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EID
180420
EOID
756218
Map
0
LastModified
2014年11月19日(水) 11:59:37
Operator
任 福継
Avail
TRUE
Censor
0
Owner
任 福継
Read
継承
Write
継承
Delete
継承
種別 必須 国際会議
言語 必須 英語
招待 推奨
審査 推奨 Peer Review
カテゴリ 推奨 研究
共著種別 推奨
学究種別 推奨
組織 推奨
  1. 徳島大学.大学院ソシオテクノサイエンス研究部.情報ソリューション部門.感性情報処理(2006年4月1日〜2016年3月31日)
著者 必須
  1. (英) Begum Nadira
    役割 任意
    貢献度 任意
    学籍番号 推奨
  2. (英) Mohamed Abdel Fattah
    役割 任意
    貢献度 任意
    学籍番号 推奨
  3. 任 福継([徳島大学.大学院社会産業理工学研究部.理工学域.知能情報系.情報工学分野]/[徳島大学.理工学部.理工学科.情報光システムコース.情報工学講座]/->個人[中川 福継])
    役割 任意
    貢献度 任意
    学籍番号 推奨
題名 必須

(英) STATISTICAL MODEL BASED TEXT SUMMARIZATION

副題 任意
要約 任意

(英) This work investigates different text features to select thebest one and proposes an approach to address automatic textsummarization. This approach is a trainable summarizer,which takes into account several features, including sentenceposition, sentence centrality, sentence resemblance to the title,sentence inclusion of name entity, sentence inclusion ofnumerical data and sentence relative length for each sentenceto generate summaries. First we investigate the effect of eachsentence feature on the summarization task. Then we use allfeatures score function to train feed forward neural network(FFNN) in order to construct a text summarizer for this model.The proposed approach performance is measured at severalcompression rates on a data corpus composed of 50 Englisharticles from the domain of politics.

キーワード 推奨
発行所 推奨 IEEE
誌名 必須 (英) ICAI 2008
ISSN 任意
必須 ---
必須 ---
必須 219 223
都市 必須 北京(Beijing/[中華人民共和国])
年月日 必須 2008年 10月 20日
URL 任意
DOI 任意
PMID 任意
NAID 任意
WOS 任意
Scopus 任意
評価値 任意
被引用数 任意
指導教員 推奨
備考 任意