Une Approche évolutionnaire pour le résumé automatique
Aurélien Bossard, Christophe Rodrigues
Résumé : Dans cet article, nous proposons une méthode de résumé automatique fondée sur l'utilisation d'un algorithme génétique pour parcourir l'espace des résumés candidats couplé à un calcul de divergence de distribution de probabilités de n-grammes entre résumés candidats et documents source. Cette méthode permet de considérer un résumé non plus comme une accumulation de phrases indépendantes les unes des autres, mais comme un texte vu dans sa globalité. Nous la comparons à une des meilleures méthodes existantes fondée sur la programmation linéaire en nombre entier, et montrons son efficacité sur le corpus TAC 2009.
Abstract : This paper proposes a novel method for automatic summarization based on a genetic algorithm that explores candidate summaries space following an objective function computed over ngrams probability distributions of the candidate summary and the source documents. This method does not consider a summary as a stack of independant sentences but as a whole text. We compare this method to one of the best existing methods which is based on integer linear programming, and show its efficiency on TAC 2009 corpus.
Mots clés : Résumé automatique, algorithme génétique, modèles probabilistes
Keywords : automatic summarization, genetic algorithm, probabilistic models