A genetic based optimization model for extractive multi-document text summarization
العناوين الأخرى
نموذج أمثلية مستند على الخوارزمية الجينية للتلخيص الاقتطاعي للمستندات النصية المتعددة
المؤلفون المشاركون
Salih, Hilal Hadi
Kazim, Nibras Jawad
Atiyyah, Bara Ali
المصدر
العدد
المجلد 56، العدد 2B (30 يونيو/حزيران 2015)، ص ص. 1489-1498، 10ص.
الناشر
تاريخ النشر
2015-06-30
دولة النشر
العراق
عدد الصفحات
10
التخصصات الرئيسية
تكنولوجيا المعلومات وعلم الحاسوب
الموضوعات
الملخص AR
التلخيص الاقتطاعي للمستندات النصية المتعددة-تلخيص يهدف إلى إزالة البيانات المتكررة بمجموعة مستندات مع الحفاظ على الجمل المهمة التي تبرز المحور الرئيسي الذي تدور حوله هذه المستندات-حصل مؤخرا على اهتمام واسع من خلال اقتراح نماذج رياضية أوتوماتيكية لصياغة هذه المشكلة.
هذا البحث يقوم باقتراح نموذج تلخيص اقتطاعي للمستندات النصية المتعددة مستند على الخوارزمية الجينية.
حيث تم أولا نمذجة المشكلة كمشكلة افضلية متقطعة مع تصميم دالة ملائمة محددة للنموذج المقترح.
و الثاني هو استخدام تمثيل ثنائي مع موجه طفرة و مصحح محلي لمساعدة الخوارزمية الجينية المتبناة.
التجارب طبقت على عشرة محاور من مجموعة البيانات العالمية DUC2002 و قد أظهرت النتائج فعالية النموذج المقترح عندما تمت مقارنته مع أحدى النماذج الحديثة.
الملخص EN
Extractive multi-document text summarization-a summarization with the aim of removing redundant information in a document collection while preserving its salient sentences-has recently enjoyed a large interest in proposing automatic models.
This paper proposes an extractive multi-document text summarization model based on genetic algorithm (GA).
First, the problem is modeled as a discrete optimization problem and a specific fitness function is designed to effectively cope with the proposed model.
Then, a binary-encoded representation together with a heuristic mutation and a local repair operators are proposed to characterize the adopted GA.
Experiments are applied to ten topics from Document Understanding Conference DUC2002 datasets (d061j through d070f).
Results clarify the effectiveness of the proposed model when compared with another state-of-the-art model.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Salih, Hilal Hadi& Kazim, Nibras Jawad& Atiyyah, Bara Ali. 2015. A genetic based optimization model for extractive multi-document text summarization. Iraqi Journal of Science،Vol. 56, no. 2B, pp.1489-1498.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-597390
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Salih, Hilal Hadi…[et al.]. A genetic based optimization model for extractive multi-document text summarization. Iraqi Journal of Science Vol. 56, no. 2B (2015), pp.1489-1498.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-597390
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Salih, Hilal Hadi& Kazim, Nibras Jawad& Atiyyah, Bara Ali. A genetic based optimization model for extractive multi-document text summarization. Iraqi Journal of Science. 2015. Vol. 56, no. 2B, pp.1489-1498.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-597390
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references : p. 1497-1498
رقم السجل
BIM-597390
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر