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Hahn, U.: ¬Die Verdichtung textuellen Wissens zu Information : vom Wandel methodischer Paradigmen beim automatischen Abstracting (2004)
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- Source
- Wissen in Aktion: Der Primat der Pragmatik als Motto der Konstanzer Informationswissenschaft. Festschrift für Rainer Kuhlen. Hrsg. R. Hammwöhner, u.a
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Endres-Niggemeyer, B.; Jauris-Heipke, S.; Pinsky, S.M.; Ulbricht, U.: Wissen gewinnen durch Wissen : Ontologiebasierte Informationsextraktion (2006)
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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.
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Endres-Niggemeyer, B.: Bessere Information durch Zusammenfassen aus dem WWW (1999)
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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.
-
Endres-Niggemeyer, B.: Referierregeln und Referate : Abstracting als regelgesteuerter Textverarbeitungsprozeß (1985)
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- Abstract
- Referierregeln steuern Referierprozesse. Inhaltsbezogene Vorschriften aus drei Referierregeln wurden mit zugehö-rigen Abstracts verglichen. Das Ergebnis war unbefriedi-gend: Referierregeln sind teilweise inkonsistent, ihre Angaben sind nicht immer sachgerecht und oft als Hand-lungsanleitung nicht geeignet. Referieren erscheint als unterbestimmter Denk- und Textverarbeitungsvorgang mit beachtlichem Klärungs- und Gestaltungsbedarf. Die Regeln enthalten zuwenig Wissen über die von ihnen geregelten Sachverhalte. Sie geben oft zu einfache und sachferne Inhaltsstrukturen vor. Ideen für differenziertere Referatstrukturen werden entwickelt. Sie berücksichtigen die Abhängigkeit der Referatstruktur von der Textstruktur des Originaldokuments stärker. Die Klärung des Referier-vorganges bis zu einer gemeinsamen Zieldefinition ist für die weitere Entwicklung des intellektuellen wie des automatischen Referierens wichtig.
-
Kim, H.H.; Kim, Y.H.: Generic speech summarization of transcribed lecture videos : using tags and their semantic relations (2016)
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Pinto, M.: Engineering the production of meta-information : the abstracting concern (2003)
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- Journal of information science. 29(2003) no.5, S.405-418
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Kuhlen, R.: Informationsaufbereitung III : Referieren (Abstracts - Abstracting - Grundlagen) (2004)
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- Abstract
- Was ein Abstract (im Folgenden synonym mit Referat oder Kurzreferat gebraucht) ist, legt das American National Standards Institute in einer Weise fest, die sicherlich von den meisten Fachleuten akzeptiert werden kann: "An abstract is defined as an abbreviated, accurate representation of the contents of a document"; fast genauso die deutsche Norm DIN 1426: "Das Kurzreferat gibt kurz und klar den Inhalt des Dokuments wieder." Abstracts gehören zum wissenschaftlichen Alltag. Weitgehend allen Publikationen, zumindest in den naturwissenschaftlichen, technischen, informationsbezogenen oder medizinischen Bereichen, gehen Abstracts voran, "prefe-rably prepared by its author(s) for publication with it". Es gibt wohl keinen Wissenschaftler, der nicht irgendwann einmal ein Abstract geschrieben hätte. Gehört das Erstellen von Abstracts dann überhaupt zur dokumentarischen bzw informationswissenschaftlichen Methodenlehre, wenn es jeder kann? Was macht den informationellen Mehrwert aus, der durch Expertenreferate gegenüber Laienreferaten erzeugt wird? Dies ist nicht so leicht zu beantworten, zumal geeignete Bewertungsverfahren fehlen, die Qualität von Abstracts vergleichend "objektiv" zu messen. Abstracts werden in erheblichem Umfang von Informationsspezialisten erstellt, oft unter der Annahme, dass Autoren selber dafür weniger geeignet sind. Vergegenwärtigen wir uns, was wir über Abstracts und Abstracting wissen. Ein besonders gelungenes Abstract ist zuweilen klarer als der Ursprungstext selber, darf aber nicht mehr Information als dieser enthalten: "Good abstracts are highly structured, concise, and coherent, and are the result of a thorough analysis of the content of the abstracted materials. Abstracts may be more readable than the basis documents, but because of size constraints they rarely equal and never surpass the information content of the basic document". Dies ist verständlich, denn ein "Abstract" ist zunächst nichts anderes als ein Ergebnis des Vorgangs einer Abstraktion. Ohne uns zu sehr in die philosophischen Hintergründe der Abstraktion zu verlieren, besteht diese doch "in der Vernachlässigung von bestimmten Vorstellungsbzw. Begriffsinhalten, von welchen zugunsten anderer Teilinhalte abgesehen, abstrahiert' wird. Sie ist stets verbunden mit einer Fixierung von (interessierenden) Merkmalen durch die aktive Aufmerksamkeit, die unter einem bestimmten pragmatischen Gesichtspunkt als wesentlich' für einen vorgestellten bzw für einen unter einen Begriff fallenden Gegenstand (oder eine Mehrheit von Gegenständen) betrachtet werden". Abstracts reduzieren weniger Begriffsinhalte, sondern Texte bezüglich ihres proportionalen Gehaltes. Borko/ Bernier haben dies sogar quantifiziert; sie schätzen den Reduktionsfaktor auf 1:10 bis 1:12
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Salton, G.; Allan, J.; Buckley, C.; Singhal, A.: Automatic analysis, theme generation, and summarization of machine readable texts (1994)
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Craven, T.C.: ¬A phrase flipper for the assistance of writers of abstracts and other text (1995)
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Goh, A.; Hui, S.C.: TES: a text extraction system (1996)
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Robin, J.; McKeown, K.: Empirically designing and evaluating a new revision-based model for summary generation (1996)
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Jones, P.A.; Bradbeer, P.V.G.: Discovery of optimal weights in a concept selection system (1996)
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- Source
- 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
-
Uyttendaele, C.; Moens, M.-F.; Dumortier, J.: SALOMON: automatic abstracting of legal cases for effective access to court decisions (1998)
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Vanderwende, L.; Suzuki, H.; Brockett, J.M.; Nenkova, A.: Beyond SumBasic : task-focused summarization with sentence simplification and lexical expansion (2007)
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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.
-
Sweeney, S.; Crestani, F.; Losada, D.E.: 'Show me more' : incremental length summarisation using novelty detection (2008)
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- Date
- 29. 7.2008 19:35:12
-
Wang, S.; Koopman, R.: Embed first, then predict (2019)
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