L'utilisation des POMDP pour les résumés multi-documents orientés par une thématique

National audienceL’objectif principal du résumé multi-documents orienté par une thématique est de générer un résumé à partir de documents sources en réponse à une requête formulée par l’utilisateur. Cette tâche est difficile car il n’existe pas de méthode efficace pour mesurer la satisfaction de l’utilisateur. Cela introduit ainsi une incertitude dans le processus de génération de résumé. Dans cet article, nous proposons une modélisation de l’incertitude en formulant notre système de résumé comme un processus de décision markovien partiellement observables (POMDP) car dans de nombreux domaines on a montré que les POMDP permettent de gérer efficacement les incertitudes. Des expériences approfondies sur les jeux de données du banc d’essai DUC ont démontré l’efficacité de notre approche

Dependency-based sentence alignment for multiple document summarization

In this paper, we describe a method of automatic sentence alignment for building extracts from abstracts in automatic summarization research. Our method is based on two steps. First, we introduce the “dependency tree path ” (DTP). Next, we calculate the similarity between DTPs based on the ESK (Extended String Subsequence Kernel), which considers sequential patterns. By using these procedures, we can derive one-to-many or many-to-one correspondences among sentences. Experiments using different similarity measures show that DTP consistently improves the alignment accuracy and that ESK gives the best performance.