个性化总结科学学术文本：我要这个，而不是那个
摘要：提议一种无监督算法P-Summ，用于生成满足用户个人知识需求的科学学术文本的抽取式摘要。该方法通过加权非负矩阵分解深入研究文档的潜在语义空间，并根据用户的知识需求对句子进行评分。该算法的创新之处在于其能够在个人摘要中包含所需的知识并消除不需要的知识。 我们还提出了一个多粒度评估框架，该框架以句子、术语和语义三个层面评估生成的个人摘要的质量。该框架使用系统生成的通用摘要而不是人工生成的摘要作为黄金标准来评估算法生成的个人摘要的质量。通过考虑参考摘要和知识信号来评估P-Summ算法在语义层面上的效果。我们评估了P-Summ算法在包含科学文章的四个数据集上的性能。我们的实证研究表明，该方法具有满足用户的负面（或正面）知识偏好的能力。
作者：Vasudha Bhatnagar, Alka Khurana, Vikas Kumar
论文ID：2306.09604
分类：Information Retrieval
分类简称：cs.IR
提交时间：2023-06-19