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首页> 外文会议>International Symposium on Knowledge and Systems Sciences(KSS2004); 20041110-12; Ishikawa(JP) >A Cross-Language Text Summarization Using Statistical Machine Learning
【24h】

A Cross-Language Text Summarization Using Statistical Machine Learning

机译：使用统计机器学习的跨语言文本摘要

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In this paper, we describe a framework of cross language text summarization (CUTS) using statistical machine learning models which are estimated from available training data. The proposed system consists of three main parts: Sentence Extractions, Sentence Reduction, and Machine Translation. To evaluate the performance of the proposed CUTS system we used human evaluation and ROUGE-evaluation methods in two domains: The scientific domain, and the news domain. Experimental results show that the proposed system achieved acceptable results and they are significantly better than those of previous methods.
机译：在本文中，我们使用统计机器学习模型描述了跨语言文本摘要（CUTS）的框架，该模型是从可用的培训数据中估算的。提议的系统包括三个主要部分：句子提取，句子减少和机器翻译。为了评估提议的CUTS系统的性能，我们在两个领域中使用了人工评估和ROUGE评估方法：科学领域和新闻领域。实验结果表明，提出的系统取得了令人满意的结果，并且明显优于以前的方法。

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