2018
To text summarization by dynamic graph mining
GALLO, Matej, Lubomír POPELÍNSKÝ a Karel VACULÍKZákladní údaje
Originální název
To text summarization by dynamic graph mining
Název česky
To text summarization by dynamic graph mining
Autoři
GALLO, Matej (703 Slovensko, domácí), Lubomír POPELÍNSKÝ (203 Česká republika, garant, domácí) a Karel VACULÍK (203 Česká republika, domácí)
Vydání
Košice, ITAT 2018 Proceedings, od s. 28-34, 7 s. 2018
Nakladatel
Safarik University, Faculty of Science, Kosice, Slovakia
Další údaje
Jazyk
angličtina
Typ výsledku
Stať ve sborníku
Obor
10200 1.2 Computer and information sciences
Stát vydavatele
Slovensko
Utajení
není předmětem státního či obchodního tajemství
Forma vydání
elektronická verze "online"
Kód RIV
RIV/00216224:14330/18:00105832
Organizační jednotka
Fakulta informatiky
ISBN
978-1-72726-719-8
ISSN
Klíčová slova česky
sumarizace textu; dolování z dynamických grafů
Klíčová slova anglicky
text summarization; dynamic graph mining
Změněno: 30. 4. 2019 07:38, RNDr. Pavel Šmerk, Ph.D.
V originále
We show that frequent patterns can contribute to the quality of text summarization. Here we focus on single-document extractive summarization in English. Performance of the frequent patterns based model obtained with DGRMiner yields the most relevant sentences of all compared methods. Two out of three proposed methods outperform other methods if compared on ROUGE data.
Česky
We show that frequent patterns can contribute to the quality of text summarization. Here we focus on single-document extractive summarization in English. Performance of the frequent patterns based model obtained with DGRMiner yields the most relevant sentences of all compared methods. Two out of three proposed methods outperform other methods if compared on ROUGE data.
Návaznosti
| MUNI/A/0854/2017, interní kód MU |
|