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  1. Endres-Niggemeyer, B.; Ziegert, C.: SummIt-BMT : (Summarize It in BMT) in Diagnose und Therapie, Abschlussbericht (2002) 0.01 
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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.
  2. Meyer, R.: Allein, es wär' so schön gewesen : Der Copernic Summarzier kann Internettexte leider nicht befriedigend und sinnvoll zusammenfassen (2002) 0.00 
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    Abstract
    Das Netz hat die Jagd nach textlichen Inhalten erheblich erleichtert. Es ist so ein-fach, irgendeinen Beitrag über ein bestimmtes Thema zu finden, daß man eher über Fülle als über Mangel klagt. Suchmaschinen und Kataloge helfen beim Sichten, indem sie eine Vorauswahl von Links treffen. Das Programm "Copernic Summarizer" geht einen anderen Weg: Es erstellt Exzerpte beliebiger Texte und will damit die Lesezeit verkürzen. Decken wir über die lästige Zwangsregistrierung (unter Pflichtangabe einer Mailadresse) das Mäntelchen des Schweigens. Was folgt, geht rasch, nicht nur die ersten Schritte sind schnell vollzogen. Die Software läßt sich in verschiedenen Umgebungen einsetzen. Unterstützt werden Microsoft Office, einige Mailprogramme sowie der Acrobat Reader für PDF-Dateien. Besonders eignet sich das Verfahren freilich für Internetseiten. Der "Summarizer" nistet sich im Browser als Symbol ein. Und mit einem Klick faßt er einen Online Text in einem Extrafenster zusammen. Es handelt sich dabei nicht im eigentlichen Sinne um eine Zusammenfassung mit eigenen Worten, die in Kürze den Gesamtgehalt wiedergibt. Das Ergebnis ist schlichtes Kürzen, das sich noch dazu ziemlich brutal vollzieht, da grundsätzlich vollständige Sätze gestrichen werden. Die Software erfaßt den Text, versucht Schlüsselwörter zu ermitteln und entscheidet danach, welche Sätze wichtig sind und welche nicht. Das Verfahren mag den Entwicklungsaufwand verringert haben, dem Anwender hingegen bereitet es Probleme. Oftmals beziehen sich Sätze auf frühere Aussagen, etwa in Formulierungen wie "Diese Methode wird . . ." oder "Ein Jahr später . . ." In der Zusammenfassung fehlt entweder der Kontext dazu oder man kann nicht darauf vertrauen, daß der Bezug sich tatsächlich im voranstehenden Satz findet. Die Liste der Schlüsselwörter, die links eingeblendet wird, wirkt nicht immer glücklich. Teilweise finden sich unauffällige Begriffe wie "Anlaß" oder "zudem". Wenigstens lassen sich einzelne Begriffe entfernen, um das Ergebnis zu verfeinern. Hilfreich ist das mögliche Markieren der Schlüsselbegriffe im Text. Unverständlich bleibt hingegen, weshalb man nicht selbst relevante Wörter festlegen darf, die als Basis für die Zusammenfassung dienen. Das Kürzen des Textes ist in mehreren Stufen möglich, von fünf bis fünfzig Prozent. Fünf Prozent sind unbrauchbar; ein guter Kompromiß sind fünfundzwanzig. Allerdings nimmt es die Software nicht genau mit den eigenen Vorgaben. Bei kürzeren Texten ist die Zusammenfassung von angeblich einem Viertel fast genauso lang wie das Original; noch bei zwei Seiten eng bedrucktem Text (8 Kilobyte) entspricht das Exzerpt einem Drittel des Originals. Für gewöhnlich sind Webseiten geschmückt mit einem Menü, mit Werbung, mit Hinweiskästen und allerlei mehr. Sehr zuverlässig erkennt die Software, was überhaupt Fließtext ist; alles andere wird ausgefiltert. Da bedauert man es zuweilen, daß der Summarizer nicht den kompletten Text listet, damit er in einer angenehmen Umgebung schwarz auf weiß gelesen oder gedruckt wird. Wahlweise zum manuellen Auslösen der Zusammenfassung wird der "LiveSummarizer" aktiviert. Er verdichtet Text zeitgleich mit dem Aufrufen einer Seite, nimmt dafür aber ein Drittel der Bildschirmfläche ein - ein zu hoher Preis. Insgesamt fragen wir uns, wie man das Programm sinnvoll nutzen soll. Beim Verdichten von Nachrichten ist unsicher, ob Summarizer nicht wichtige Details unterschlägt. Bei langen Texten sorgen Fragen zum Kontext für Verwirrung. Sucht man nach der Antwort auf eine Detailfrage, hilft die Suchfunktion des Browsers oft schneller. Eine Zusammenfassung hätte auch dem Preis gutgetan: 100 Euro verlangt der deutsche Verleger Softline. Das scheint deutlich zu hoch gegriffen. Zumal das Zusammenfassen der einzige Zweck des Summarizers ist. Das Verwalten von Bookmarks und das Archivieren von Texten wären sinnvolle Ergänzungen gewesen.
  3. Wang, S.; Koopman, R.: Embed first, then predict (2019) 0.00 
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    Footnote
    Beitrag eines Special Issue: Research Information Systems and Science Classifications; including papers from "Trajectories for Research: Fathoming the Promise of the NARCIS Classification," 27-28 September 2018, The Hague, The Netherlands.
  4. 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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  5. Pinto, M.: Engineering the production of meta-information : the abstracting concern (2003) 0.00 
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    Journal of information science. 29(2003) no.5, S.405-418
  6. Moens, M.F.: Automatic indexing and abstracting of document texts (2000) 0.00 
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  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. Johnson, F.: Automatic abstracting research (1995) 0.00 
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  9. Craven, T.C.: ¬A phrase flipper for the assistance of writers of abstracts and other text (1995) 0.00 
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  11. Robin, J.; McKeown, K.: Empirically designing and evaluating a new revision-based model for summary generation (1996) 0.00 
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    6. 3.1997 16:22:15
  12. Jones, P.A.; Bradbeer, P.V.G.: Discovery of optimal weights in a concept selection system (1996) 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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