Zeitschrift für Computertechnik und Informationstechnologie

Eine kurze Anmerkung zur Dokumentzusammenfassung

Abhya Tripathi

Die Dokumentzusammenfassung ist eine sehr anspruchsvolle Aufgabe beim Text Mining. Die Zusammenfassung eines großen Dokuments in prägnanten kurzen Sätzen, die eine Untergruppe des ursprünglichen Textes darstellen, wird als extraktive Zusammenfassung bezeichnet. Es gibt verschiedene Anwendungen für Textzusammenfassungen, aber hier werden die CNN-Nachrichtenartikel auf ihre wichtigsten Sätze zusammengefasst. In diesem Projekt wird der Topic-Modeling-Algorithmus Latent Dirichlet Allocation verwendet, um eine extraktive Textzusammenfassung zu generieren. Er wird verwendet, um wichtige Themen aus dem Text zu erfassen und später mithilfe eines Verteilungsgewichtungsmechanismus Sätze aus dem Text zu extrahieren. Das Modell funktioniert gut mit den Daten und ruft die Zusammenfassung für den Nachrichtenartikel ab. Dies hilft, Zeit beim Lesen langer Texte oder Dokumente zu sparen. Die Dokumentzusammenfassung ist ein Mittel, um aus dem Dokument wichtige und relevante Daten abzuleiten und ein umfassendes und aussagekräftiges Informationsstück zu erstellen. In diesem Projekt wird eine extraktive Zusammenfassung großer Dokumente durchgeführt, indem das Dokument in eine Satzliste segmentiert und auf den Algorithmus Latent Dirichlet Allocation (LDA) angewendet wird, um die Hauptthemen zu extrahieren. Anschließend werden anhand der Worthäufigkeit dieser Themen in Sätzen die Schlüsselsätze mit der höchsten Verteilung extrahiert, um den Text zusammenzufassen. Der Bericht ist in die folgenden Abschnitte gegliedert. Der Literaturüberblick in Abschnitt II behandelt die Arbeit verschiedener Autoren zur Dokumentzusammenfassung und LDA. Abschnitt III spezifiziert die tatsächliche Methodik, die mithilfe des LDA-Modells implementiert wurde, und umfasst die Datenverarbeitung. Empirische Ergebnisse zur Textmodellierung und Dokumentzusammenfassung werden in Abschnitt IV erörtert. Abschließend enthält Abschnitt V die Schlussfolgerung und den zukünftigen Umfang. Die Zusammenfassung dieser Informationen ist von großer Bedeutung und Notwendigkeit. Die Dokumentzusammenfassung hat sich zu einem wichtigen Forschungsgebiet in den Bereichen Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) und Big Data entwickelt. Die extrahierende Zusammenfassung mithilfe des LDA-Algorithmus zur Themenmodellierung generiert erfolgreich eine Zusammenfassung wichtiger Sätze aus dem Originaldokument. Sie bietet außerdem ein gutes Maß an Themenvielfalt. Später möchten wir möglicherweise schrittweise Zielarbeiten untersuchen und die Zusammenfassungsgenerierung weiter verbessern und verschiedene Themenmodellierungstechniken verwenden. Ebenso möchten wir unseren Umgang mit verschiedenen Dialekten bewerten. Zukünftig besteht die Möglichkeit, abstrakte Zusammenfassungen zu generieren, die menschlicheren Zusammenfassungen ähnlicher sind und umfangreiche Tools für maschinelles Lernen zur Generierung semantischer Sprachen erfordern.