Metin Özetlemesi için Düğüm Merkezliklerine Dayalı Denetimsiz Bir Yaklaşım

Cengiz HARK, (Bitlis Eren Üniversitesi, Enformatik Bölümü, Bitlis, Türkiye)
Taner UÇKAN, (Van Yüzüncü Yıl Üniversitesi, Bilgisayar Teknolojileri Bölümü, Van, Türkiye)
Ebubekir SEYYARER, (Van Yüzüncü Yıl Üniversitesi, Bilgisayar Teknolojileri Bölümü, Van, Türkiye)
Ali KARCI (İnönü Üniversitesi, Bilgisayar Mühendisliği Bölümü, Malatya, Türkiye)
Bitlis Eren Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi
10 1
Yıl: 2019 Cilt: 8 Sayı: 3 Sayfa Aralığı: 1109 - 1118 Metin Dili: Türkçe İndeks Tarihi: 27-11-2020

Metin Özetlemesi için Düğüm Merkezliklerine Dayalı Denetimsiz Bir Yaklaşım

Öz:
Cümle seçerek özetleme çalışmaları kapsamında birçok farklı yaklaşım mevcuttur. Bu çalışmada tek dokümanlıçıkarıcı metin özetleme için yeni ve denetimsiz bir süreç önerilmektedir. Çalışma kapsamında metin dokümanlarıçizgelerle temsil edilmektedir. Sunulan yaklaşım temel olarak metinleri temsil eden çizgeleri kullanmakta vecümlelere yönelik bir ağırlıklandırma önermektedir. Önerilen sürecin farklı düğüm ağırlıklandırma yöntemlerinikullanarak önemli düğümleri belirlenmesi, önerilen özetleme sisteminin cümle puanlandırma aşamasınıoluşturmaktadır. Son olarak bu çalışma kapsamında metin özetleme amaçlı önerilen yaklaşımın, açık erişimlimetinler ve bu metinlere ait özetleri içeren Document Understanding Conference (DUC-2002) veri seti üzerindekiperformansı ROUGE değerlendirme metrikleri kullanılarak hesaplanmıştır. Yapılan deneysel çalışmalarsonucunda önerilen özetleme sisteminin geleneksel çizge tabanlı yaklaşımlar ile rekabet edebilir ölçüdeperformans değerleri ortaya koyduğunu göstermektedir. Önerilen özetleme yaklaşımı ile elde edilen ROUGE-2metriğinin Duyarlılık, Kesinlik ve F-Skor değerleri sırasıyla 0.17068, 0.15772, 0.16383 olarak hesaplandı. Ayrıcasunulan bu basit ve etkili yöntemin dilbilimsel bir süreç izlememesi oldukça önemlidir.
Anahtar Kelime:

An Unsupervised Approach Based on Node Centralization for Text Summarization

Öz:
There are many different approaches to summarizing through sentence selection. In this study, a new and unsupervised process is proposed for single document extractor text summarization. Within the scope of the study, text documents are represented by graph. Our method basically uses the graph representing texts and proposes a weighting for sentences. Using the different node weighting methods of the proposed process, identifying important nodes and thus important sentences constitutes the sentence grading stage of the proposed summarizing system. Finally, within the scope of this study, the proposed approach for text summarization was calculated by using Document Understanding Conference (DUC-2002) evaluation metrics in the ROUGE dataset containing open access texts and summaries of these texts. As a result of the experimental studies, the proposed summarization system shows the performance values that can compete with the traditional graph-based approaches. It is also important that this simple and effective method does not follow a linguistic process.
Anahtar Kelime:

Belge Türü: Makale Makale Türü: Araştırma Makalesi Erişim Türü: Erişime Açık
  • [1] O. Durmaz. 2011. Metin Sınıflandırmada Boyut Azaltmanın Etkisi ve Özellik Seçimi. Yüksek Lisans Tezi, Gazi Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Ankara.
  • [2] Hark C., Uçkan T., Seyyarer, Abubekir Karci A. 2018. Metin Özetleme İçin Çizge Tabanlı Bir Öneri. IDAP 2018 - International Artificial Intelligence and Data Processing Symposium, pp: 1- 6.
  • [3] Canberk G., Sağıroğlu Ş. 2006. Bilgi ve Bilgisayar Güvenliği : Casus Yazılımlar ve Korunma Yöntemleri. Grafiker Yayıncılık, Ankara.
  • [4] Aydemir E. 2018. Weka ile Yapay Zeka. Seçkin Yayınevi, Ankara, 216s.
  • [5] Radev D.R., Hovy E., McKeown K. 2002. Introduction to the special issue on summarization. Comput Linguist, 28 (4): 399-408.
  • [6] Erkan G., Radev D.R. 2004. Lexrank: Graph-based lexical centrality as salience in text summarization. J Artif Intell Res., 22: 457-479.
  • [7] Joshi A., Fidalgo E., Alegre E., Fernández-Robles L. 2019. SummCoder: An Unsupervised Framework for Extractive Text Summarization Based on Deep Auto-encoders. Expert Syst Appl., doi:10.1016/j.eswa.2019.03.045.
  • [8] Kaynar O., Görmez Y., Işık Y.E., Demirkoparan F. 2017. Comparison of graph based document summarization method. 2017 International Conference on Computer Science and Engineering (UBMK), pp: 598-603.
  • [9] Cigir C., Kutlu M., Cicekli I. 2009. Generic text summarization for Turkish. 2009 24th International Symposium on Computer and Information Sciences (IEEE), pp: 224-229.
  • [10] Sarkar K., Saraf K., Ghosh A. 2015. Improving graph based multidocument text summarization using an enhanced sentence similarity measure. 2015 IEEE 2nd International Conference on Recent Trends in Information Systems, ReTIS 2015 - Proceedings, pp: 359-365.
  • [11] Mihalcea R., Tarau P. 20041. TextRank: Bringing Order into Texts. Proceedings of the ACL 2004 on Interactive Poster and Demonstration Sessions - (Association for Computational Linguistics, Morristown, NJ, USA), pp: 20-es.
  • [12] Parveen D., Ramsl H.-M., Strube M. 2015. Topical coherence for graph-based extractive summarization. Proceedings of the 2015 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing, pp: 1949-1954.
  • [13] Hark C., Seyyarer A., Uçkan T., Karci A. 2017. Doǧal dil işleme yaklaşimlari ile yapisal olmayan dökümanlarin benzerliǧi. IDAP 2017 - International Artificial Intelligence and Data Processing Symposium, pp: 1-6.
  • [14] Mihalcea R., Tarau P. 2005. A Language Independent Algorithm for Single and Multiple Document Summarization. Proceedings of IJCNLP 2005, 2nd International Join Conference on Natural Language Processing, pp: 19-24.
  • [15] Karci A. 1998. Çizge Algoritmaları ve Çizge Bölmeleme. Yüksek Lisans Tezi, Fırat Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Elazığ.
  • [16] Von Luxburg U. 2007. A Tutorial on Spectral Clustering Available at: www.springer.com. (Acces date: 24.12. 2018).
  • [17] Bavelas A. 1948. A Mathematical Model for Group Structures. Hum Organ, 7 (3): 16-30.
  • [18] Radev D.R. 2004. LexRank : Graph-based Lexical Centrality as Salience in. Artif Intell, 22: 457- 479.
  • [19] Kutlu M., Cigir C., Cicekli I. 2010. Generic text summarization for Turkish. Comput J., 53 (8):1315-1323.
  • [20] Boudin F. 2013. A Comparison of Centrality Measures for Graph-Based Keyphrase Extraction. International Joint Conference on Natural Language Processing (IJCNLP) (Nagoya, Japan), pp: 834-838.
  • [21] McPherson M., Smith-Lovin L., Cook J.M. 2001. Birds of a Feather: Homophily in Social Networks. Annu Rev Sociol., 27 (1):415-444.
  • [22] Analysis B.N. 2016. Centrality and Hubs. (1979). doi:10.1016/B978-0-12-407908-3.00005-4.
  • [23] Kosorukoff A. 2011. Social Network Analysis Theory and Applications (Passmore, D. L, 2011).
  • [24] Lin C.-Y. 2004. Rouge: A package for automatic evaluation of summaries. Text Summ Branches Out.
APA hark c, uçkan T, Seyyarer E, KARCI A (2019). Metin Özetlemesi için Düğüm Merkezliklerine Dayalı Denetimsiz Bir Yaklaşım. , 1109 - 1118.
Chicago hark cengiz,uçkan Taner,Seyyarer Ebubekir,KARCI Ali Metin Özetlemesi için Düğüm Merkezliklerine Dayalı Denetimsiz Bir Yaklaşım. (2019): 1109 - 1118.
MLA hark cengiz,uçkan Taner,Seyyarer Ebubekir,KARCI Ali Metin Özetlemesi için Düğüm Merkezliklerine Dayalı Denetimsiz Bir Yaklaşım. , 2019, ss.1109 - 1118.
AMA hark c,uçkan T,Seyyarer E,KARCI A Metin Özetlemesi için Düğüm Merkezliklerine Dayalı Denetimsiz Bir Yaklaşım. . 2019; 1109 - 1118.
Vancouver hark c,uçkan T,Seyyarer E,KARCI A Metin Özetlemesi için Düğüm Merkezliklerine Dayalı Denetimsiz Bir Yaklaşım. . 2019; 1109 - 1118.
IEEE hark c,uçkan T,Seyyarer E,KARCI A "Metin Özetlemesi için Düğüm Merkezliklerine Dayalı Denetimsiz Bir Yaklaşım." , ss.1109 - 1118, 2019.
ISNAD hark, cengiz vd. "Metin Özetlemesi için Düğüm Merkezliklerine Dayalı Denetimsiz Bir Yaklaşım". (2019), 1109-1118.
APA hark c, uçkan T, Seyyarer E, KARCI A (2019). Metin Özetlemesi için Düğüm Merkezliklerine Dayalı Denetimsiz Bir Yaklaşım. Bitlis Eren Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi, 8(3), 1109 - 1118.
Chicago hark cengiz,uçkan Taner,Seyyarer Ebubekir,KARCI Ali Metin Özetlemesi için Düğüm Merkezliklerine Dayalı Denetimsiz Bir Yaklaşım. Bitlis Eren Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi 8, no.3 (2019): 1109 - 1118.
MLA hark cengiz,uçkan Taner,Seyyarer Ebubekir,KARCI Ali Metin Özetlemesi için Düğüm Merkezliklerine Dayalı Denetimsiz Bir Yaklaşım. Bitlis Eren Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi, vol.8, no.3, 2019, ss.1109 - 1118.
AMA hark c,uçkan T,Seyyarer E,KARCI A Metin Özetlemesi için Düğüm Merkezliklerine Dayalı Denetimsiz Bir Yaklaşım. Bitlis Eren Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi. 2019; 8(3): 1109 - 1118.
Vancouver hark c,uçkan T,Seyyarer E,KARCI A Metin Özetlemesi için Düğüm Merkezliklerine Dayalı Denetimsiz Bir Yaklaşım. Bitlis Eren Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi. 2019; 8(3): 1109 - 1118.
IEEE hark c,uçkan T,Seyyarer E,KARCI A "Metin Özetlemesi için Düğüm Merkezliklerine Dayalı Denetimsiz Bir Yaklaşım." Bitlis Eren Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi, 8, ss.1109 - 1118, 2019.
ISNAD hark, cengiz vd. "Metin Özetlemesi için Düğüm Merkezliklerine Dayalı Denetimsiz Bir Yaklaşım". Bitlis Eren Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi 8/3 (2019), 1109-1118.
Sayfa Oluşturulma Tarihi
23-04-2024 15:30

İLETİŞİM

TÜBİTAK ULAKBİM TR Dizin

Yüzüncüyıl, İşçi Blokları Mahallesi

Muhsin Yazıcıoğlu Caddesi No:51/C

06530 Çankaya / ANKARA +90 (312) 298 92 00

trdizin@tubitak.gov.tr

TÜBİTAK ULAKBİM Ulusal Akademik Ağ ve Bilgi Merkezi Cahit Arf Bilgi Merkezi © Tüm Hakları Saklıdır. Gizlilik Politikası Kullanım Şartları