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  • × theme_ss:"Automatisches Abstracting"
  1. Endres-Niggemeyer, B.; Jauris-Heipke, S.; Pinsky, S.M.; Ulbricht, U.: Wissen gewinnen durch Wissen : Ontologiebasierte Informationsextraktion (2006) 0.02 
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    Abstract
    Die ontologiebasierte Informationsextraktion, über die hier berichtet wird, ist Teil eines Systems zum automatischen Zusammenfassen, das sich am Vorgehen kompetenter Menschen orientiert. Dahinter steht die Annahme, dass Menschen die Ergebnisse eines Systems leichter übernehmen können, wenn sie mit Verfahren erarbeitet worden sind, die sie selbst auch benutzen. Das erste Anwendungsgebiet ist Knochenmarktransplantation (KMT). Im Kern des Systems Summit-BMT (Summarize It in Bone Marrow Transplantation) steht eine Ontologie des Fachgebietes. Sie ist als MySQL-Datenbank realisiert und versorgt menschliche Benutzer und Systemkomponenten mit Wissen. Summit-BMT unterstützt die Frageformulierung mit einem empirisch fundierten Szenario-Interface. Die Retrievalergebnisse werden durch ein Textpassagenretrieval vorselektiert und dann kognitiv fundierten Agenten unterbreitet, die unter Einsatz ihrer Wissensbasis / Ontologie genauer prüfen, ob die Propositionen aus der Benutzerfrage getroffen werden. Die relevanten Textclips aus dem Duelldokument werden in das Szenarioformular eingetragen und mit einem Link zu ihrem Vorkommen im Original präsentiert. In diesem Artikel stehen die Ontologie und ihr Gebrauch zur wissensbasierten Informationsextraktion im Mittelpunkt. Die Ontologiedatenbank hält unterschiedliche Wissenstypen so bereit, dass sie leicht kombiniert werden können: Konzepte, Propositionen und ihre syntaktisch-semantischen Schemata, Unifikatoren, Paraphrasen und Definitionen von Frage-Szenarios. Auf sie stützen sich die Systemagenten, welche von Menschen adaptierte Zusammenfassungsstrategien ausführen. Mängel in anderen Verarbeitungsschritten führen zu Verlusten, aber die eigentliche Qualität der Ergebnisse steht und fällt mit der Qualität der Ontologie. Erste Tests der Extraktionsleistung fallen verblüffend positiv aus.
  2. Endres-Niggemeyer, B.; Ziegert, C.: SummIt-BMT : (Summarize It in BMT) in Diagnose und Therapie, Abschlussbericht (2002) 0.02 
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    Abstract
    SummIt-BMT (Summarize It in Bone Marrow Transplantation) - das Zielsystem des Projektes - soll Ärzten in der Knochenmarktransplantation durch kognitiv fundiertes Zusammenfassen (Endres-Niggemeyer, 1998) aus dem WWW eine schnelle Informationsaufnahme ermöglichen. Im bmbffinanzierten Teilprojekt, über das hier zu berichten ist, liegt der Schwerpunkt auf den klinischen Fragestellungen. SummIt-BMT hat als zentrale Komponente eine KMT-Ontologie. Den Systemablauf veranschaulicht Abb. 1: Benutzer geben ihren Informationsbedarf in ein strukturiertes Szenario ein. Sie ziehen dazu Begriffe aus der Ontologie heran. Aus dem Szenario werden Fragen an Suchmaschinen abgeleitet. Die Summit-BMT-Metasuchmaschine stößt Google an und sucht in Medline, der zentralen Literaturdatenbank der Medizin. Das Suchergebnis wird aufbereitet. Dabei werden Links zu Volltexten verfolgt und die Volltexte besorgt. Die beschafften Dokumente werden mit einem Schlüsselwortretrieval auf Passagen untersucht, in denen sich Suchkonzepte aus der Frage / Ontologie häufen. Diese Passagen werden zum Zusammenfassen vorgeschlagen. In ihnen werden die Aussagen syntaktisch analysiert. Die Systemagenten untersuchen sie. Lassen Aussagen sich mit einer semantischen Relation an die Frage anbinden, tragen also zur deren Beantwortung bei, werden sie in die Zusammenfassung aufgenommen, es sei denn, andere Agenten machen Hinderungsgründe geltend, z.B. Redundanz. Das Ergebnis der Zusammenfassung wird in das Frage/Antwort-Szenario integriert. Präsentiert werden Exzerpte aus den Quelldokumenten. Mit einem Link vermitteln sie einen sofortigen Rückgriff auf die Quelle. SummIt-BMT ist zum nächsten Durchgang von Informationssuche und Zusammenfassung bereit, sobald der Benutzer dies wünscht.
  3. Endres-Niggemeyer, B.: Bessere Information durch Zusammenfassen aus dem WWW (1999) 0.02 
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    Abstract
    Am Beispiel der Knochenmarktransplantation, eines medizinischen Spezialgebietes, wird im folgenden dargelegt, wie man BenutzerInnen eine großen Teil des Aufwandes bei der Wissensbeschaffung abnehmen kann, indem man Suchergebnisse aus dem Netz fragebezogen zusammenfaßt. Dadurch wird in zeitkritischen Situationen, wie sie in Diagnose und Therapie alltäglich sind, die Aufnahme neuen Wissens ermöglicht. Auf einen Überblick über den Stand des Textzusammenfassens und der Ontologieentwicklung folgt eine Systemskizze, in der die Informationssuche im WWW durch ein kognitiv fundiertes Zusammenfassungssystem ergänzt wird. Dazu wird eine Fach-Ontologie vorgeschlagen, die das benötigte Wissen organisiert und repräsentiert.
  4. Ruda, S.: Maschinenunterstützte Kondensierung von Fachtexten mit CONNY : Abstracting am Beispiel eines 'Nachrichten für Dokumentation'-Textkorpus (1994) 0.01 
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    Abstract
    Als Textkorpus sind von 50 verschiedenen Autoren verfaßte Dokumente der Zeitschrift 'Nachrichten für Dokumentation' aus einem Zwanzigjahreszeitraum (1969-1989) herangezogen worden. Die Untersuchung der Abstracts hat ergeben, daß lediglich 15 von 50 Abstracts aus ausschließlich 'normgerechten' Abstractsätzen bestehen und kein Abstract allen Anforderungen der Richtlinien genügt. Insofern signalisieren sie die Abstracting-Richtlinien als 'Wunschdenken', was die Idee des maschinenunterstützten Abstracting nach linguistischen Merkmalen bekräftigt. CONNY ist ein interaktives linhuistisches Abstracting-Modell für Fachtexte, das dem Abstractor auf der Oberflächenstruktur operierende allgemeine Abstracting-Richtlinien anbietet. Es kondendiert die als abstractrelevant bewertenden Primärtextteile auf Primärtext-, Satz- und Abstractebene hinsichtlich Lexik, Syntax und Semantik
  5. Kim, H.H.; Kim, Y.H.: Generic speech summarization of transcribed lecture videos : using tags and their semantic relations (2016) 0.00 
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  6. Pinto, M.: Engineering the production of meta-information : the abstracting concern (2003) 0.00 
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    Source
    Journal of information science. 29(2003) no.5, S.405-418
  7. Salton, G.; Allan, J.; Buckley, C.; Singhal, A.: Automatic analysis, theme generation, and summarization of machine readable texts (1994) 0.00 
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  8. Craven, T.C.: ¬A phrase flipper for the assistance of writers of abstracts and other text (1995) 0.00 
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  9. Goh, A.; Hui, S.C.: TES: a text extraction system (1996) 0.00 
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  10. Robin, J.; McKeown, K.: Empirically designing and evaluating a new revision-based model for summary generation (1996) 0.00 
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  11. Jones, P.A.; Bradbeer, P.V.G.: Discovery of optimal weights in a concept selection system (1996) 0.00 
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    Information retrieval: new systems and current research. Proceedings of the 16th Research Colloquium of the British Computer Society Information Retrieval Specialist Group, Drymen, Scotland, 22-23 Mar 94. Ed.: R. Leon
  12. Uyttendaele, C.; Moens, M.-F.; Dumortier, J.: SALOMON: automatic abstracting of legal cases for effective access to court decisions (1998) 0.00 
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  13. Vanderwende, L.; Suzuki, H.; Brockett, J.M.; Nenkova, A.: Beyond SumBasic : task-focused summarization with sentence simplification and lexical expansion (2007) 0.00 
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    Abstract
    In recent years, there has been increased interest in topic-focused multi-document summarization. In this task, automatic summaries are produced in response to a specific information request, or topic, stated by the user. The system we have designed to accomplish this task comprises four main components: a generic extractive summarization system, a topic-focusing component, sentence simplification, and lexical expansion of topic words. This paper details each of these components, together with experiments designed to quantify their individual contributions. We include an analysis of our results on two large datasets commonly used to evaluate task-focused summarization, the DUC2005 and DUC2006 datasets, using automatic metrics. Additionally, we include an analysis of our results on the DUC2006 task according to human evaluation metrics. In the human evaluation of system summaries compared to human summaries, i.e., the Pyramid method, our system ranked first out of 22 systems in terms of overall mean Pyramid score; and in the human evaluation of summary responsiveness to the topic, our system ranked third out of 35 systems.
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