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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来描述跨语言文本摘要（削减）的框架，这些模型估计可用培训数据。建议的系统由三个主要部分组成：句子提取，句子减少和机器翻译。为了评估拟议的削减系统的表现，我们在两个域中使用人类评估和胭脂评估方法：科学领域，新闻领域。实验结果表明，该系统达到了可接受的结果，它们明显优于先前方法的结果。

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