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SELECT PublicObrasAutores.NumeroEmpleado, PublicObrasAutores.ApellidoPaterno, PublicObrasAutores.ApellidoMaterno, PublicObrasAutores.Nombre, PublicObrasAutores.NombreCompleto FROM PublicObrasAutores LEFT JOIN PublicObrasAutoresFil ON PublicObrasAutores.RefPublicacion = PublicObrasAutoresFil.RefPublicacion WHERE PublicObrasAutores.RefPublicacion = '627294' AND PublicObrasAutores.NumeroEmpleado IS NULL AND PublicObrasAutoresFil.CodigoInstitucion IS NOT NULL;

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SELECT Institucion FROM PublicObrasAutoresFil WHERE RefPublicacion = 627294 AND InstitucionPropia = 'S' UNION SELECT Adscripciones.Entidad FROM PublicacionesObras JOIN PublicObrasAutores ON PublicacionesObras.Identificador = PublicObrasAutores.RefPublicacion JOIN Adscripciones ON PublicObrasAutores.NumeroEmpleado = Adscripciones.NumeroEmpleado WHERE (PublicacionesObras.FechaPublicacion BETWEEN Adscripciones.FechaDesde AND Adscripciones.FechaHasta OR (PublicacionesObras.FechaPublicacion >= Adscripciones.FechaDesde AND Adscripciones.FechaHasta IS NULL)) AND PublicacionesObras.Identificador= 627294

Título del libro: Naacl Hlt 2018 - 2018 Conference Of The North American Chapter Of The Association For Computational Linguistics: Human Language Technologies - Proceedings Of The Student Research Workshop
Título del capítulo: Multi-sentence compression with word vertex-labeled graphs and integer linear programming

Autores UNAM:
JUAN MANUEL TORRES MORENO;

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Autores externos:

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Idioma:

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Año de publicación:
2018

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Palabras clave:

Computational linguistics; Graph theory; Quality control; Informative ness; Integer Linear Programming; Integer linear programming methods; Question answering systems; Sentence compression; Vertex-labeled graphs; Integer programming

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Resumen:

Multi-Sentence Compression (MSC) aims to generate a short sentence with key information from a cluster of closely related sentences. MSC enables summarization and questionanswering systems to generate outputs combining fully formed sentences from one or several documents. This paper describes a new Integer Linear Programming method for MSC using a vertex-labeled graph to select different keywords, and novel 3-grams scores to generate more informative sentences while maintaining their grammaticality. Our system is of good quality and outperforms the state-of-theart for evaluations led on news dataset. We led both automatic and manual evaluations to determine the informativeness and the grammaticality of compressions for each dataset. Additional tests, which take advantage of the fact that the length of compressions can be modulated, still improve ROUGE scores with shorter output sentences. © 2018 Association for Computational Linguistics.

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Entidades citadas de la UNAM:

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Fuente:


ISBN:
9781948087261
Editorial:
Association for Computational Linguistics (ACL)

Tipo de producto:
Conference Paper