2017
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bib
abs
Machine Learning Approach to Evaluate MultiLingual Summaries
Samira Ellouze
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Maher Jaoua
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Lamia Hadrich Belguith
Proceedings of the MultiLing 2017 Workshop on Summarization and Summary Evaluation Across Source Types and Genres
The present paper introduces a new MultiLing text summary evaluation method. This method relies on machine learning approach which operates by combining multiple features to build models that predict the human score (overall responsiveness) of a new summary. We have tried several single and “ensemble learning” classifiers to build the best model. We have experimented our method in summary level evaluation where we evaluate each text summary separately. The correlation between built models and human score is better than the correlation between baselines and manual score.
2013
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bib
An evaluation summary method based on combination of automatic and textual complexity metrics (Une méthode d’évaluation des résumés basée sur la combinaison de métriques automatiques et de complexité textuelle) [in French]
Samira Walha Ellouze
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Maher Jaoua
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Lamia Hadrich Belguith
Proceedings of TALN 2013 (Volume 2: Short Papers)
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bib
An Evaluation Summary Method Based on a Combination of Content and Linguistic Metrics
Samira Ellouze
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Maher Jaoua
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Lamia Hadrich Belguith
Proceedings of the International Conference Recent Advances in Natural Language Processing RANLP 2013
2008
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bib
abs
Intégration d’une étape de pré-filtrage et d’une fonction multiobjectif en vue d’améliorer le système ExtraNews de résumé de documents multiples
Fatma Kallel Jaoua
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Lamia Hadrich Belguith
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Maher Jaoua
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Abdelmajid Ben Hamadou
Actes de la 15ème conférence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles. Articles longs
Dans cet article, nous présentons les améliorations que nous avons apportées au système ExtraNews de résumé automatique de documents multiples. Ce système se base sur l’utilisation d’un algorithme génétique qui permet de combiner les phrases des documents sources pour former les extraits, qui seront croisés et mutés pour générer de nouveaux extraits. La multiplicité des critères de sélection d’extraits nous a inspiré une première amélioration qui consiste à utiliser une technique d’optimisation multi-objectif en vue d’évaluer ces extraits. La deuxième amélioration consiste à intégrer une étape de pré-filtrage de phrases qui a pour objectif la réduction du nombre des phrases des textes sources en entrée. Une évaluation des améliorations apportées à notre système est réalisée sur les corpus de DUC’04 et DUC’07.