کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
4960752 | 1446502 | 2017 | 6 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
SwiftRank: An Unsupervised Statistical Approach of Keyword and Salient Sentence Extraction for Individual Documents
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
مهندسی کامپیوتر
علوم کامپیوتر (عمومی)
پیش نمایش صفحه اول مقاله
چکیده انگلیسی
In this paper, we introduce an unsupervised stochastic statistical approach for ranking key-phrases, and identifying the salient sentences within a single document for generic extractive summaries. In particular, we propose a method to perceive the salient information of a text unit which is related to the corresponding title and its leverage depending on the sentence position in a text. Furthermore, the proposed method boosts not only the computational time and speed but it still comprehends the substantial information of a document. The experimental results suggest the proposed method well outperforms the baseline approaches significantly in both keyword extraction and summary sentence extraction.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Procedia Computer Science - Volume 113, 2017, Pages 472-477
Journal: Procedia Computer Science - Volume 113, 2017, Pages 472-477
نویسندگان
Htet Myet Lynn, Eunji Lee, Chang Choi, Pankoo Kim,