فهرس المقالات Abstractive

• حرية الوصول المقاله
  • صفحة الملخص
  • نص كامل
  
  1 - A Survey on Multi-document Summarization and Domain-Oriented Approaches
  Mahsa Afsharizadeh Hossein Ebrahimpour-Komleh Ayoub Bagheri Grzegorz  Chrupała
  10.52547/jist.16245.10.37.68
  Before the advent of the World Wide Web, lack of information was a problem. But with the advent of the web today, we are faced with an explosive amount of information in every area of search. This extra information is troublesome and prevents a quick and correct decisio أکثر

  Before the advent of the World Wide Web, lack of information was a problem. But with the advent of the web today, we are faced with an explosive amount of information in every area of search. This extra information is troublesome and prevents a quick and correct decision. This is the problem of information overload. Multi-document summarization is an important solution for this problem by producing a brief summary containing the most important information from a set of documents in a short time. This summary should preserve the main concepts of the documents. When the input documents are related to a specific domain, for example, medicine or law, summarization faces more challenges. Domain-oriented summarization methods use special characteristics related to that domain to generate summaries. This paper introduces the purpose of multi-document summarization systems and discusses domain-oriented approaches. Various methods have been proposed by researchers for multi-document summarization. This survey reviews the categorizations that authors have made on multi-document summarization methods. We also categorize the multi-document summarization methods into six categories: machine learning, clustering, graph, Latent Dirichlet Allocation (LDA), optimization, and deep learning. We review the different methods presented in each of these groups. We also compare the advantages and disadvantages of these groups. We have discussed the standard datasets used in this field, evaluation measures, challenges and recommendations. تفاصيل المقالة
• حرية الوصول المقاله
  • صفحة الملخص
  • نص كامل
  
  2 - مدلی جدید برپایه معماری کدگذار-کدگشا و سازوکار توجه برای خلاصه‌سازی چکیده‌ای خودکار متون
  حسن علی اکبرپور محمدتقی  منظوری‌شلمانی امیرمسعود  رحمانی
  با گسترش وب و در دسترس قرار گرفتن حجم زیادی از اطلاعات در قالب اسناد متنی‌، توسعه سیستم‌های خودکار خلاصه‌سازی متون به‌عنوان یکی از موضوعات مهم در پردازش زبان‌های طبیعی در مرکز توجه محققان قرار گرفته است. البته با معرفی روش‌های یادگیری عمیق در حوزه پردازش متن، خلاصه‌ساز أکثر

  با گسترش وب و در دسترس قرار گرفتن حجم زیادی از اطلاعات در قالب اسناد متنی‌، توسعه سیستم‌های خودکار خلاصه‌سازی متون به‌عنوان یکی از موضوعات مهم در پردازش زبان‌های طبیعی در مرکز توجه محققان قرار گرفته است. البته با معرفی روش‌های یادگیری عمیق در حوزه پردازش متن، خلاصه‌سازی متون نیز وارد فاز جدیدی از توسعه شده و در سال‌های اخیر نیز استخراج خلاصه‌ چکیده‌ای از متن با پیشرفت قابل‌توجهی مواجه شده است. اما می‌توان ادعا کرد که تاکنون از همه ظرفیت شبکه‌های عمیق برای این هدف استفاده نشده است و نیاز به پیشرفت در این حوزه توأمان با در نظر گرفتن ویژگی‌های شناختی همچنان احساس می‌شود. در این راستا، در این مقاله یک مدل دنباله‌ای مجهز به سازوکار توجه کمکی برای خلاصه‌سازی چکیده‌ای متون معرفی شده است که نه‌تنها از ترکیب ویژگی‌های زبانی و بردارهای تعبیه به‌عنوان ورودی مدل یادگیری بهره می‌برد بلکه برخلاف مطالعات پیشین که همواره از سازوکار توجه در بخش کد‌گذار استفاده می‌کردند، از سازوکار توجه کمکی در بخش کدگذار استفاده می‌کند. به کمک سازوکار توجه کمکی معرفی‌شده که از سازوکار ذهن انسان هنگام تولید خلاصه الهام می‌گیرد، بجای اینکه کل متن ورودی کدگذاری شود، تنها قسمت‌های مهم‌تر متن کدگذاری شده و در اختیار کدگشا برای تولید خلاصه قرار می‌گیرند. مدل پیشنهادی همچنین از یک سوئیچ به همراه یک حد آستانه در کدگشا برای غلبه بر مشکل با کلمات نادر بهره می‌برد. مدل پیشنهادی این مقاله روی دو مجموعه داده CNN/Daily Mail و DUC-2004 مورد آزمایش قرار گرفت. بر اساس نتایج حاصل از آزمایش‌ها و معیار ارزیابی ROUGE، مدل پیشنهادی از دقت بالاتری نسبت به سایر روش‌های موجود برای تولید خلاصه چکیده‌ای روی هر دو مجموعه داده برخوردار است. تفاصيل المقالة