Skip navigation
Please use this identifier to cite or link to this item: https://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/43325
Title: Сравнительный анализ алгоритмов автоматического обобщения текста
Other Titles: Comparative analysis of text summarization algorithms in English language
Authors: Вашкевич, Е. К.
Борискевич, И. А.
Keywords: материалы конференций;автоматическое реферирование;реферирование текста;automatic referencing;abstracting of text
Issue Date: 2021
Publisher: БГУИР
Citation: Вашкевич, Е. К. Сравнительный анализ алгоритмов автоматического обобщения текста / Вашкевич Е. К., Борискевич И. А. // Кодирование и цифровая обработка сигналов в инфокоммуникациях : материалы международной научно-практической конференции, Минск, 19 апреля 2021 г. / Белорусский государственный университет информатики и радиоэлектроники ; редкол.: В. К. Конопелько, В. Ю. Цветков, Л. А. Шичко. – Минск : БГУИР, 2021. – С. 13–18.
Abstract: 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.
Alternative abstract: 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.
URI: https://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/43325
Appears in Collections:Кодирование и цифровая обработка сигналов в инфокоммуникациях (2021)

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
Vashkevich_Sravnitelnyy.pdf491.93 kBAdobe PDFView/Open
Show full item record Google Scholar

Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.