Diagrammbasierte Gewichtung für die Sentenzextraktion in der automatischen Zusammenfassung?

Question

Ich las eine Forschungsarbeit Automatic Text Document Summarization Based on Machine Learning und unter der Tabelle 1, die der graphbasierten Gewichtung entspricht, haben sie ein Merkmal F1 verwendet, das Aggregate Similarity genannt wird.

Ich habe versucht, das Internet zu durchsuchen, obwohl ich Erwähnungen von Dingen wie "Flexible Aggregatähnlichkeit" gefunden habe, aber bin mir nicht sicher, wie es sich auf die Aufgabe der automatischen Zusammenfassung und das Wiegen von Sätzen bezieht.

Was genau ist mit Aggregatähnlichkeit gemeint und wie wird es berechnet?

Answer 1

Aggregate Similarity ist die Summierung von Ähnlichkeiten für jeden Knoten (Aggregatähnlichkeit) .Diese Ähnlichkeit ist einfach eine Wortschatzüberlappung zwischen den 2 betrachteten Knoten (2 Sätze) dividiert durch die längste Länge der 2 (0)Normalisierung).

Die Aggregatähnlichkeit misst die Wichtigkeit eines Satzes.

Anstatt die Anzahl der Verbindungen zu zählen, die einen Knoten (Satz) mit anderen Knoten verbinden (Bushy-Pfad), summiert die Aggregatähnlichkeit die Gewichte (Ähnlichkeiten) auf den Verbindungen.