徳島大学 教育・研究者情報データベース(EDB)

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著作: Mohamed ABDEL FATTAH/[任 福継]/Probabilistic Neural Network Based Text Summarization/IEEE NLP-KE 2008

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EID
180424
EOID
756248
Map
0
LastModified
2014年11月19日(水) 12:22:01
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) Mohamed ABDEL FATTAH
    役割 任意
    貢献度 任意
    学籍番号 推奨
  2. 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) Probabilistic Neural Network Based Text Summarization

副題 任意
要約 任意

(英) This work proposes an approach to address the problem of improving content selection in automatic text summarization by using probabilistic neural network (PNN). This approach is a trainable summarizer, which takes into account several features, including sentence position, positive keyword, negative keyword, sentence centrality, sentence resemblance to the title, sentence inclusion of name entity, sentence inclusion of numerical data, sentence relative length, Bushy path of the sentence and aggregated similarity for each sentence to generate summaries. First we investigate the effect of each sentence feature on the summarization task. Then we use all features in combination to train the probabilistic neural network (PNN) in order to construct a text summarizer model.

キーワード 推奨
発行所 推奨 IEEE
誌名 必須 (英) IEEE NLP-KE 2008
ISSN 任意
必須 ---
必須 ---
必須 43 48
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 10.1109/NLPKE.2008.4906783    (→Scopusで検索)
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