Textzusammenfassung

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8.1. Textzusammenfassung

8.1.1. Modell

Grundmodell des verstehenden Zusammenfassen

pict

Abbildung 8.2:

Grundmodell des inhaltsbasierten Textzusammenfassen

Problem

Language understanding is somewhat like counting from one to inﬁnity; language generation is like counting from inﬁnity to one.
(Zitat von Yorick Wilks nach [Dale et al. 1998])

Ausweg

Textextraktion bzw. -kompression, d.h. Auswählen der wichtigsten Textteile anstelle echter Zusammenfassung.

8.1.2. Terminologie

Terminologie

Deﬁnition 8.1.1 (abstract). Die Textzusammenfassung bedingt eine Reformulierung des Texts.

Deﬁnition 8.1.2 (extract). Die Textextraktion ist typischerweise eine Auswahl an wichtigen Sätzen eines Texts.

Deﬁnition 8.1.3 (informative summary ▸▸▸). An informative summary is meant to represent (and often replace) the original document.

Deﬁnition 8.1.4 (indicative summary). An indicative summary ’s main purpose is to suggest the contents of the article without giving away detail on the article content.

Beispiele?

8.1.3. Ansätze

Ansätze der Textextraktion/-kompression

Statistische und heuristische Verfahren

[Luhn 1958]: Vorkommen von Wörtern mittlerer Häuﬁgkeit
[Edmundson 1969]:
- Satzposition im Abschnitt (Anfang/Ende wichtiger als Mitte)
- wichtige Schlüsselwörter (z.B. aus Überschriften) vs. Füll- bzw. Stoppwörter
[Kupiec et al. 1995]: Lernendes System, das aus bestehenden Abstract-Dokument-Paaren generalisiert!
- Satzlänge > 5; Wortmerkmale (Grossschreibung, Länge, Häuﬁgkeit)
- Textsortenspeziﬁsche Indikatorphrasen für zentrale Aussagen “In conclusion,”
- 80% der Sätze in den Abstracts (von professionellen Zusammenfassern!) waren wörtlich oder nur minim modiﬁziert im Dokument!
Varianten und Verfeinerungen solcher heuristischen Methoden sind heute gängig (z.B. Microsoft Word Zusammenfassung)

Linguistische und wissensverarbeitende Verfahren
Seit 70er Jahren: Meist sehr anwendungsspeziﬁsch .

Beispiel 8.1.5 (STREAK: Zusammenfassung als Textgenerierung).
Ein System, das strukturierte Daten über Basketballspielen zu “natürlich” erscheinenden Kurztexten aufbereitet.

Beispiel 8.1.6 (Scisor: Zusammenfassung als Antwortgenerierung).
Ein System, das Presseberichte über Unternehmensübernahmen analysiert und in einer Wissensdatenbank ablegt. Natürlichsprachliche Benutzeranfragen werden mit den “verstandenen” Berichten abgeglichen und Teile daraus als Antworten zurückgegeben.

Exkurs: Telegraphische Zusammenfassung

Beispiel 8.1.7 ([Grefenstette 1998] telegraphisches Tool).

Abbildung 8.3:

Telegraphische Verkürzungstechnik

Ansatz

Linguistisch motiviertes Auslassen bestimmter Elemente: Nur Subjekte, Objekte, Verbalkerne, Präpositionen und die Nominalkerne
Problem: Keine 1:1-Beziehung zwischen syntaktischer und inhaltlicher Funktion
Weiterentwicklungen: Weglassen von inhaltlich unwichtigen Satzteilen unter Beibehaltung der syntaktischen Wohlgeformtheit

Aktuelle statistikbasierte Forschung

Sentence compression

In der Forschung wird die Text-Kompression auf Satzebene mit lernenden Verfahren verfolgt [Cohn und Lapata 2008]: Einfaches Eliminieren irrelevanter Wörter (word deletion) und auch reformulierendes Zusammenfassen (abstracting).

Beispiel 8.1.8 (Extracting vs. Abstracting nach [Cohn und Lapata 2008]).

But a month ago, she returned to Britain, taking the children with her. (Original)
But she returned to Britain with the children. (Mensch)
She returned to Britain, taking the children. (Wort-Löschung)
But she took the children with him. (Reformulierendes Abstracting)

Fazit Textzusammenfassung
Was zeichnet gute Textzusammenfassung/-kompression aus?

Relevanz

Ist das Wichtige drin? Ist das Unwichtige weggelassen? Ist die Zusammmenfassung redundanzfrei?

Lesbarkeit

Wie fügt sich die Zusammenfassung zusammen (Textkohärenz)? Fehlen Bezugsausdrücke von anaphorischen Ausdrücken? (dangling pronouns)

Parametrisierbarkeit

Kann ich den Grad an Kompression beeinﬂussen? Gibt es eine Form von Benutzermodellierung?

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