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Número de registros encontrados: 80

Autor

Hobson, Stacy President; Dorr, Bonnie J.; Monz, Christof; Schwartz, Richard
Titulo
Task-based evaluation of text summarization using Relevance Prediction
Fuente
Information Processing & Management, 2007, Vol. 43 Issue 6, p1482-1499
Soporte
En linea (consulta: 04/2008)(Solo UGR)
Resumen
En este trabajo se propone una nueva medida de evaluación de la calidad de los resúmenes automatizados llamada "Relevance prediction", que, según se muestra en el estudio, es más efectiva que la tradicionalmente utilizada (LDC Agreement)
P. Clave
Resumen automático, evaluación, Relevance Prediction
Valoración

Autor

MANI, Inderjeet
Titulo
Summarization Evaluation: An Overview
Fuente
Proceedings of the NTCIR Workshop 2 Meeting on Evaluation of Chinese and Japanese Text Retrieval and Text Summarization. Tokyo: National Institute of Informatics. 2001.
Soporte
Archivo PDF
Resumen
Este artículo ofrece una visión general de los diferentes métodos para evaluar los sistemas de resúmenes automáticos. Se discuten los enfoques intrínseco y extrínseco, se describen los métodos para evaluar lo informativo y la coherencia, se evalúan las ventajas e inconvenientes de cada método, concluye con observaciones sobre el futuro.
P. Clave
evaluación del resumen; intrínseco; extrínseco; información; coherencia.
Valoración

Autor

Over, Paul; Dang, Hoa; Harman, Donna
Titulo
DUC in context
Fuente
Information Processing & Management, Nov2007, Vol. 43 Issue 6, p1506-1520
Soporte
En linea (consulta: 04/2008)(Solo UGR)
Resumen
Se comparan tres métodos de evaluación de resúmenes automáticos: SUMMAC, NTCIR y DUC. Se analizan las características y problemática de cada uno de esos sistemas de evaluación.
P. Clave
Resumen automático, evaluación
Valoración

Autor

SAGGION, Horacio; BONTCHEVA, Kalina; CUNNINGHAM, Hamish
Titulo
Robust generic and query-based summarization.
Fuente
In Proceedings of the 11th Meeting of the European Chapter of the Association for Computational Linguistics, Budapest, Hungary, April 12-17 2003.
Soporte
Archivo PDF
Resumen
Se presenta un sólido sistema de sumarización desarrollado dentro de la arquitectura GATE que utiliza componentes consistentes para el etiquetado semántico y la resolución correferencial suministrada por GATE. Este método combina los componentes de GATE con técnicas estadísticas consolidadas, desarrolladas con objeto de buscar la sumarización de un texto. El sistema apoya la sumarización genérica y la basada en la pregunta del usuario.
P. Clave
GATE; sumarización
Valoración
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Fecha creación 31/07/2005 | Fecha actualización 11/04/2011 | Tutorial | Mapa | Sugerencias