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实体摘要系统的解释性评测
1
作者
刘庆霞
李俊宥
程龚
《大数据》
2021年第3期15-29,共15页
实体摘要任务是从知识图谱中描述实体的大量三元组中选取最优子集作为摘要。现有实体摘要系统通常以较复杂的方式集成多种摘要技术特征。已开展的评测工作对现有系统进行了总体效果的评测和对比,但未能解释系统所用各摘要特征对最终效...
实体摘要任务是从知识图谱中描述实体的大量三元组中选取最优子集作为摘要。现有实体摘要系统通常以较复杂的方式集成多种摘要技术特征。已开展的评测工作对现有系统进行了总体效果的评测和对比,但未能解释系统所用各摘要特征对最终效果的作用。为此,提出对实体摘要系统开展解释性评测。提出两种新指标:特征效用率和特征显著率,两者分别度量各摘要特征在标准摘要和系统生成摘要中的显示度,两者对比分析的结果在一定程度上可为系统取得的最终效果提供解释。基于3个评测集实现了这种评测新方法,运用6种常见的摘要特征,对9个非监督实体摘要系统和两个有监督实体摘要系统进行了解释性评测,相关代码和数据已开源。
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关键词
知识图谱
实体摘要
评测集
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题名
实体摘要系统的解释性评测
1
作者
刘庆霞
李俊宥
程龚
机构
南京大学计算机软件新技术国家重点实验室
出处
《大数据》
2021年第3期15-29,共15页
基金
国家重点研发计划资助项目(No.2018YFB1004300)
国家自然科学基金资助项目(No.62072224)。
文摘
实体摘要任务是从知识图谱中描述实体的大量三元组中选取最优子集作为摘要。现有实体摘要系统通常以较复杂的方式集成多种摘要技术特征。已开展的评测工作对现有系统进行了总体效果的评测和对比,但未能解释系统所用各摘要特征对最终效果的作用。为此,提出对实体摘要系统开展解释性评测。提出两种新指标:特征效用率和特征显著率,两者分别度量各摘要特征在标准摘要和系统生成摘要中的显示度,两者对比分析的结果在一定程度上可为系统取得的最终效果提供解释。基于3个评测集实现了这种评测新方法,运用6种常见的摘要特征,对9个非监督实体摘要系统和两个有监督实体摘要系统进行了解释性评测,相关代码和数据已开源。
关键词
知识图谱
实体摘要
评测集
Keywords
knowledge graph
entity summarization
benchmark
分类号
TP31 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
实体摘要系统的解释性评测
刘庆霞
李俊宥
程龚
《大数据》
2021
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