자동 요약에서 문장 추출을위한 그래프 기반 가중치?

Question

연구 논문 Automatic Text Document Summarization Based on Machine Learning을 읽었으며 그래프 기반 가중치에 해당하는 표 1에서 Aggregate Similarity라는 기능 F1을 사용했습니다.

"유연한 집계 유사성"과 같은 항목이 있지만 자동 요약 및 무게 측정 문장 작업과 어떤 관련이 있는지 알 수는 있지만 웹 검색을 시도했습니다.

정확하게 집계 유사성이 의미하는 것은 무엇이며 어떻게 계산됩니까?

Answer 1

집합 유사성은 각 노드 (유사성 집합)에 대한 유사성의 합계입니다.이 유사성은 고려중인 2 노드 (2 문장) 간의 단순한 어휘 중첩으로 2 개의 노드의 가장 긴 길이로 나눕니다. 표준화).

전체 유사성은 문장의 중요도를 측정합니다.

노드 (문장)와 다른 노드 (부시 경로)를 연결하는 링크 수를 계산하는 대신 집계 유사성은 링크의 가중치 (유사점)를 합산합니다.