ARIA

Association Francophone de Recherche d’Information (RI) et Applications

Actes de CORIA 2011
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Auteurs

Aurélien Bossard, Emilie Guimier De Neef

Résumé

Dans cet article, nous comparons les résultats produits par différentes approches de résumé multi-documents. Nous opposons deux approches classiques à la nôtre qui place la modélisation de la diversité informationnelle du corpus au centre du processus. Nous évaluons également l’impact de différentes mesures de similarité entre phrases. Les expériences, menées sur le corpus RPM2, montrent qu’un regroupement des phrases en classes sémantiques améliore la qualité des résumés.

Abstract

This paper introduces the experiences we led in order to evaluate the impact of a sentence unsupervised clustering algorithm on a multi-document summarization system. We compared this system to two others which implement classic summarization methods. We also evaluated the impact of different sentence similarity measures on the quality of the summaries. The experiences show that a clustering prior to sentence selection does improve the quality of the summaries.

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A Propos

ARIA (Association Francophone de Recherche d’Information (RI) et Applications) est une société savante, association loi 1901, ayant pour but de promouvoir le savoir et les connaissances du domaine de la Recherche d’Information (RI) et des divers domaines scientifiques en jeu dans la conception, la réalisation et l’évaluation des systèmes de Recherche d’Information.