『徳島大学 教育・研究者情報データベース (EDB)』---[学外] /
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登録内容 (EID=180420)

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種別 (必須): 国際会議 [継承]
言語 (必須): 英語 [継承]
招待 (推奨):
審査 (推奨): Peer Review [継承]
カテゴリ (推奨): 研究 [継承]
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) [継承]
著者 (必須): 1. (英) Begum Nadira (日) (読)
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学籍番号 (推奨):
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2. (英) Mohamed Abdel Fattah (日) (読)
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学籍番号 (推奨):
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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):
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学籍番号 (推奨):
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題名 (必須): (英) STATISTICAL MODEL BASED TEXT SUMMARIZATION  (日)    [継承]
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.  (日)    [継承]
キーワード (推奨):
発行所 (推奨): IEEE [継承]
誌名 (必須): (英) ICAI 2008 (日) (読)
ISSN (任意):
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(必須): 219 223 [継承]
都市 (必須): 北京 (Beijing/[中華人民共和国]) [継承]
年月日 (必須): 西暦 2008年 10月 20日 (平成 20年 10月 20日) [継承]
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和文冊子 ● Nadira Begum, Fattah Abdel Mohamed and Fuji Ren : STATISTICAL MODEL BASED TEXT SUMMARIZATION, ICAI 2008, 219-223, Beijing, Oct. 2008.
欧文冊子 ● Nadira Begum, Fattah Abdel Mohamed and Fuji Ren : STATISTICAL MODEL BASED TEXT SUMMARIZATION, ICAI 2008, 219-223, Beijing, Oct. 2008.

関連情報

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