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Jesús M. Sánchez-Gómez, Miguel Ángel Vega Rodríguez 
, Carlos J. Pérez González
Los métodos de resumen automático son actualmente necesarios en muchos contextos diferentes. El problema de resumen extractivo multi-documento intenta cubrir el contenido principal de una colección de documentos y reducir la información redundante. La mejor manera de abordar esta tarea es mediante un enfoque de optimización multi-objetivo. El resultado de este enfoque es un conjunto de soluciones no dominadas o conjunto de Pareto. Sin embargo, dado que solo se necesita un resumen, se debe reducir el frente de Pareto a una única solución. Para ello, se han considerado varios métodos, como el mayor hipervolumen, la solución consenso, la distancia más corta al punto ideal y la distancia más corta a todos los puntos. Los métodos han sido probados utilizando conjuntos de datos de DUC, y han sido evaluados con las métricas ROUGE. Los resultados revelan que la solución consenso obtiene los mejores valores promedio.
Automatic summarization methods are currently needed in many different contexts. The extractive multi-document summarization problem tries to cover the main content of a document collection and to reduce the redundant information. The best way to address this task is through a multi-objective optimization approach. The result of this approach is a set of non-dominated solutions or Pareto set. However, since only one summary is needed, the Pareto front must be reduced to a single solution. For this, several methods have been considered, such as the largest hypervolume, the consensus solution, the shortest distance to the ideal point, and the shortest distance to all points. The methods have been tested using datasets from DUC, and they have been evaluated with ROUGE metrics. The results show that consensus solution achieves the best average values.
