[论文] Extractive Summarization for Arabic Documents Using SAraBERT with a Semantic Siamese Similarity Evaluation Metric
来源：arXiv AI 论文收录：2026/8/24
✦ AI 解读
该研究提出SAraBERT，一种增强版AraBERT，通过引入句子间Transformer层用于阿拉伯语抽取式摘要。同时提出语义孪生相似度评估指标，衡量摘要与原文的语义覆盖。实验使用BLEU、ROUGE及该指标验证，结果显示模型有效性，为后续研究提供动力。
In this research, we introduce SAraBERT, an enhanced version of AraBERT which proposes inter-sentence transformer layers for extractive summarization tasks. To ensure that the summaries generated by SAraBERT achieve a high coverage of the document's main ideas, we propose Semantic Siamese Similarity, a novel evaluation metric that measures the level of similarity between two text inputs. We validated using BLEU, ROUGE, and Semantic Siamese similarity on Sarabert and published related models. Simulation results showed the effectiveness of our proposed model and motivate follow on research.
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