Studying the influence of adding lexical-semantic knowledge to Principal Component Analysis technique for multilingual summarization

El objetivo de la generación automática de resúmenes es reducir la dimensión de un texto y a su vez mantener la información relevante del mismo. En este artículo se analiza y aplica la técnica de Análisis de Componentes Principales, que es independiente del idioma, para la generación de resúmenes extractivos mono-documento y multilingües. Dicha técnica se estudiará con el objetivo de poder evaluar su funcionamiento cuando se incorpora (o no) conocimiento léxico-semántico, a partir del uso de recursos y herramientas dependientes del idioma. La experimentación propuesta se ha realizado en base a dos corpus de diferente naturaleza: noticias periodísticas y artículos de la Wikipedia en tres idiomas (alemán, español e inglés) para verificar el uso de esta técnica en varios escenarios. Los enfoques propuestos presentan resultados muy competitivos comparados con generadores de resúmenes multilingües existentes, lo que indica que, aunque exista un claro margen de mejora respecto a la técnica y el tipo de conocimiento incorporado, ésta tiene una gran potencial para ser aplicada en otros contextos e idiomas.The objective of automatic text summarization is to reduce the dimension of a text keeping the relevant information. In this paper we analyse and apply the language-independent Principal Component Analysis technique for generating extractive single-document multilingual summaries. This technique will be studied to evaluate its performance with and without adding lexical-semantic knowledge through language-dependent resources and tools. Experiments were conducted using two different corpora: newswire and Wikipedia articles in three languages (English, German and Spanish) to validate the use of this technique in several scenarios. The proposed approaches show very competitive results compared to multilingual available systems, indicating that, although there is still room for improvement with respect to the technique and the type of knowledge to be taken into consideration, this has great potential for being applied in other contexts and for other languages.Esta investigación se ha realizado gracias a la financiación recibida en los proyectos: DIIM2.0: Desarrollo de técnicas Inteligentes e Interactivas de Minería y generación de información sobre la web 2.0 (PROMETEOII/2014/001) de la Generalitat Valenciana; SAM (FP7-611312) de la Comisión Europea; “Análisis de Tendencias Mediante Técnicas de Opinión Semántica” (TIN2012-38536-C03-03) y “Técnicas de Deconstrucción en la Tecnologías del Lenguaje Humano” (TIN2012-31224)), del Ministerio de Economía y Competitividad del Gobierno de España; “Explotación y tratamiento de la información disponible en Internet para la anotación y generación de textos adaptados al usuario” (GRE13-15), de la Universidad de Alicante

SemPCA-Summarizer: Exploiting Semantic Principal Component Analysis for Automatic Summary Generation

Text summarization is the task of condensing a document keeping the relevant information. This task integrated in wider information systems can help users to access key information without having to read everything, allowing for a higher efficiency. In this research work, we have developed and evaluated a single-document extractive summarization approach, named SemPCA-Summarizer, which reduces the dimension of a document using Principal Component Analysis technique enriched with semantic information. A concept-sentence matrix is built from the textual input document, and then, PCA is used to identify and rank the relevant concepts, which are used for selecting the most important sentences through different heuristics, thus leading to various types of summaries. The results obtained show that the generated summaries are very competitive, both from a quantitative and a qualitative viewpoint, thus indicating that our proposed approach is appropriate for briefly providing key information, and thus helping to cope with a huge amount of information available in a quicker and efficient manner

SemPCA-Summarizer: Exploiting Semantic Principal Component Analysis for Automatic Summary Generation

Text summarization is the task of condensing a document keeping the relevant information. This task integrated in wider information systems can help users to access key information without having to read everything, allowing for a higher efficiency. In this research work, we have developed and evaluated a single-document extractive summarization approach, named SemPCA-Summarizer, which reduces the dimension of a document using Principal Component Analysis technique enriched with semantic information. A concept-sentence matrix is built from the textual input document, and then, PCA is used to identify and rank the relevant concepts, which are used for selecting the most important sentences through different heuristics, thus leading to various types of summaries. The results obtained show that the generated summaries are very competitive, both from a quantitative and a qualitative viewpoint, thus indicating that our proposed approach is appropriate for briefly providing key information, and thus helping to cope with a huge amount of information available in a quicker and efficient manner.This research work has been partially funded by the Generalitat Valenciana and the Spanish Government through the projects PROMETEOII/2014/001, TIN2015-65100-R, and TIN2015-65136-C2-2-R

Estudio de la influencia de incorporar conocimiento léxico-semántico a la técnica de Análisis de Componentes Principales para la generación de resúmenes multilingües

El objetivo de la generación automática de resúmenes es reducir la dimensión de un texto y a su vez mantener la información relevante del mismo. En este artículo se analiza y aplica la técnica de Análisis de Componentes Principales, que es independiente del idioma, para la generación de resúmenes extractivos mono-documento y multilingües. Dicha técnica se estudiará con el objetivo de poder evaluar su funcionamiento cuando se incorpora (o no) conocimiento léxico-semántico, a partir del uso de recursos y herramientas dependientes del idioma. La experimentación propuesta se ha realizado en base a dos corpus de diferente naturaleza: noticias periodísticas y artículos de la Wikipedia en tres idiomas (alemán, español e inglés) para verificar el uso de esta técnica en varios escenarios. Los enfoques propuestos presentan resultados muy competitivos comparados con generadores de resúmenes multilingües existentes, lo que indica que, aunque exista un claro margen de mejora respecto a la técnica y el tipo de conocimiento incorporado, ésta tiene una gran potencial para ser aplicada en otros contextos e idiomas