Предложена модель автоматического реферирования текстов

Статья «COSUM: Text summarization based on clustering and optimization» (“COSUM: Реферирование текстов на основе кластеризации и оптимизации), опубликованная сотрудниками института в рамках международного сотрудничества, увидела свет в журнале Expert Systems с импакт-фактором 1.43.  Expert Systems считается одним из самых престижных журналов, издаваемых в области инженерии знаний.  

Авторами статьи являются академик-секретарь НАНА, директор института информационных технологий НАНА, академик Расим Алигулиев, заведующий отделом института, член-корреспондент НАНА, доктор технических наук Рамиз Алыгулиев, студент Рейнско-Вестфальского технического университета Ахена (RWTH Aachen University) Ниджат Исазаде, научный сотрудник Центра Big Data Технологического университета Малайзии, доктор философии Асад Абди и научный сотрудник факультета компьютерных наук и информационных технологий Университета Малайи Норисма Идрис.

В последнее время были получены высокие результаты в исследованиях, основанных на алгоритме кластеризации, оптимизации и эволюции автоматического реферирования текстов, и эта область стала многообещающей областью. В статье предложена модель двухэтапного выбора предложения, основанная на методах кластеризации и оптимизации автоматического реферирования текстов. На первом этапе предложения кластеризуются с помощью метода k- means для определения всех тем в тексте.

Известно, что одной из наиболее важных проблем в автоматическом реферировании текстов является читаемость автоматически созданного реферата. В предлагаемой модели также имеется возможность контролировать длину выбранных предложений, что важно с точки зрения читаемости реферата. Отметим, что это считается новинкой в области автоматического реферирования текстов. Наконец, для решения проблем оптимизации был разработан алгоритм дифференциальной эволюции с адаптивной стратегией мутации.

Для оценки эффективности предложенного метода было проведено сравнение с другими методами (14 методов). Эксперименты показали, что предлагаемый метод с точки зрения ROUGE-1 и ROUGE-2  метрик демонстрирует более высокую точность, чем другие методы.

© Все права защищены. При использовании информации гиперссылка на сайт www.iсt.az обязательна.