Сравнительный анализ алгоритмов автоматического обобщения текста

Вашкевич, Е. К.; Борискевич, И. А.; Vashkevich, E. K.; Baryskievic, I. A.

Сравнительный анализ алгоритмов автоматического обобщения текста

Вашкевич, Е. К., Борискевич, И. А., Vashkevich, E. K., Baryskievic, I. A.

Дата публикации: 2021

Дата публикации в реестре: 2021-08-05T18:01:00Z

Аннотация:

Проведен сравнительный анализ различных алгоритмов извлечения ключевых предложений для автоматического реферирования текста на наборах текстовых данных новостных статей на английском языке. Рассмотрено тринадцать различных алгоритмов реферирования, а именно TextRank, LexRank, Luhn, LSA, Edmundson, ChunkRank, TGraph, UniRank, NN-ED, NN-SE, FE-SE, SummaRuNNer и MMR-SE, и произведена оценка их эффективности с использованием нескольких показателей производительности, таких как точность, отзыв, F1 на пяти различных уровнях отсечения суммарной длины для разных n-грамм. A detailed comparative study of various extraction algorithms for automatic text summarization on text data sets of news articles in English was carried out. Thirteen different summarization algorithms were considered, namely TextRank, LexRank, Luhn, LSA, Edmundson, ChunkRank, TGraph, UniRank, NN-ED, NN-SE, FE-SE, SummaRuNNer and MMR-SE, and their effectiveness was assessed using several performance metrics such as Accuracy, Recall, F1 at five different levels of total length cutoff for different n-grams.

Ключевые слова:
материалы конференций, автоматическое реферирование, реферирование текста, automatic referencing, abstracting of text

Тип: Статья