Extractive Text Summarization Using Generalized Additive Models with Interactions for Sentence Selection

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MetadadosDescriçãoIdioma
Autor(es): dc.contributorUniversidade Estadual Paulista (UNESP)-
Autor(es): dc.creatorCamargo da Silva, Vinícius-
Autor(es): dc.creatorPaulo Papa, João-
Autor(es): dc.creatorAugusto Pontara da Costa, Kelton-
Data de aceite: dc.date.accessioned2025-08-21T20:38:32Z-
Data de disponibilização: dc.date.available2025-08-21T20:38:32Z-
Data de envio: dc.date.issued2025-04-29-
Data de envio: dc.date.issued2022-12-31-
Fonte completa do material: dc.identifierhttp://dx.doi.org/10.5220/0011664100003417-
Fonte completa do material: dc.identifierhttps://hdl.handle.net/11449/305875-
Fonte: dc.identifier.urihttp://educapes.capes.gov.br/handle/11449/305875-
Descrição: dc.descriptionAutomatic Text Summarization (ATS) is becoming relevant with the growth of textual data; however, with the popularization of public large-scale datasets, some recent machine learning approaches have focused on dense models and architectures that, despite producing notable results, usually turn out in models difficult to interpret. Given the challenge behind interpretable learning-based text summarization and the importance it may have for evolving the current state of the ATS field, this work studies the application of two modern Generalized Additive Models with interactions, namely Explainable Boosting Machine and GAMI-Net, to the extractive summarization problem based on linguistic features and binary classification.-
Descrição: dc.descriptionFundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP)-
Descrição: dc.descriptionConselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq)-
Descrição: dc.descriptionSão Paulo State University-UNESP-
Descrição: dc.descriptionSão Paulo State University-UNESP-
Descrição: dc.descriptionFAPESP: #2013/07375-0-
Descrição: dc.descriptionFAPESP: #2014/12236-1-
Descrição: dc.descriptionFAPESP: #2019/07665-4-
Descrição: dc.descriptionFAPESP: #2019/18287-0-
Descrição: dc.descriptionFAPESP: #2021/05516-1-
Descrição: dc.descriptionCNPq: 308529/2021-9-
Formato: dc.format737-745-
Idioma: dc.languageen-
Relação: dc.relationProceedings of the International Joint Conference on Computer Vision, Imaging and Computer Graphics Theory and Applications-
???dc.source???: dc.sourceScopus-
Palavras-chave: dc.subjectInterpretable Learning-
Palavras-chave: dc.subjectNLP-
Palavras-chave: dc.subjectText Summarization-
Título: dc.titleExtractive Text Summarization Using Generalized Additive Models with Interactions for Sentence Selection-
Tipo de arquivo: dc.typeaula digital-
Aparece nas coleções:Repositório Institucional - Unesp

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