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ECIR'08 Workshop on: Exploiting Semantic Annotations for Information Retrieval, Glasgow : Royaume-Uni (2008)
Annotation of Scientific Summaries for Information Retrieval.
Fidelia Ibekwe-Sanjuan ( ) 1, Fernandez Silvia 2, Sanjuan Eric 2, Charton Eric 2
(04/03/2008)

We present a methodology combining surface NLP and Machine Learning techniques for ranking asbtracts and generating summaries based on annotated corpora. The corpora were annotated with meta-semantic tags indicating the category of information a sentence is bearing (objective, findings, newthing, hypothesis, conclusion, future work, related work). The annotated corpus is fed into an automatic summarizer for query-oriented abstract ranking and multi- abstract summarization. To adapt the summarizer to these two tasks, two novel weighting functions were devised in order to take into account the distribution of the tags in the corpus. Results, although still preliminary, are encouraging us to pursue this line of work and find better ways of building IR systems that can take into account semantic annotations in a corpus.
1 :  Equipe de recherche de Lyon en sciences de l'information et de la communication (ELICO)
Université Lumière - Lyon II : EA4147 – Université Claude Bernard - Lyon I – Université Jean Moulin - Lyon III – Institut d'Études Politiques [IEP] - Lyon – École Nationale Supérieure des Sciences de l'Information et des Bibliothèques - Lyon
2 :  Laboratoire Informatique d'Avignon (LIA)
Université d'Avignon et des Pays de Vaucluse – Centre d'Enseignement et de Recherche en Informatique - CERI
ELICO Lyon 3
Sciences de l'Homme et Société/Sciences de l'information et de la communication

Informatique/Recherche d'information
Corpus annotation – discourse structure analysis – automatic summarization – document ranking – term weighting.
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PDF
ibekwe-ESAIR-08-final.pdf(344.4 KB)

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