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Samira Ellouze, Lamia Hadrich Belguith, Maher Jaoua
En este artículo proponemos un método que evalúa el contenido de un resumen de texto utilizando un enfoque de aprendizaje automático. Este método funciona combinando múltiples Características para construir modelos que predicen las puntuaciones PYRAMID para nuevos resúmenes. Hemos probado varios clasificadores individuales y "Ensemble Learning" para construir el mejor modelo. La evaluación del sistema de resumen se realiza utilizando el promedio de las puntuaciones de los resúmenes que se construyen a partir de cada sistema. Los resultados muestran que nuestro método ha logrado un buen rendimiento en la predicción de la puntuación de contenido para un resumen, así como para un sistema de resumen.
In this paper, we propose a method that evaluates the content of a text summary using a machine learning approach. This method operates by combining multiple features to build models that predict the PYRAMID scores for new summaries. We have tested several single and "Ensemble Learning" classifiers to build the best model. The evaluation of summarization system is made using the average of the scores of summaries that are built from each system. The results show that our method has achieved good performance in predicting the content score for a summary as well as for a summarization system.
