Arabic Text Summarization Using Dynamic Template
| العنوان بلغة أخرى: |
تلخيص نص اللغة العربية باستخدام القوالب التفاعلية |
|---|---|
| المؤلف الرئيسي: | علاوه، محمد سامي (مؤلف) |
| مؤلفين آخرين: | نصار، محمد عثمان (مشرف) |
| التاريخ الميلادي: |
2018
|
| موقع: | عمان |
| الصفحات: | 1 - 76 |
| رقم MD: | 1015612 |
| نوع المحتوى: | رسائل جامعية |
| اللغة: | الإنجليزية |
| الدرجة العلمية: | رسالة ماجستير |
| الجامعة: | جامعة عمان العربية |
| الكلية: | كلية العلوم الحاسوبية والمعلوماتية |
| الدولة: | الاردن |
| قواعد المعلومات: | Dissertations |
| مواضيع: | |
| رابط المحتوى: |
عدد مرات التحميل
3
| المستخلص: |
المعلومات عبر الإنترنت المتاحة على شبكة الإنترنت العالمية ذات حجم هائل. تم تطوير محركات البحث مثل جوجل، وياهو لاسترداد المعلومات من قواعد البيانات. ولكن لم يتم الحصول على النتائج الفعلية لأن المعلومات الإلكترونية تتزايد يوما بعد يوم؛ لذا جاء تلخيص النصوص التلقائي ليساعد في حل هذه المشكلة. ويلخص التلخيص التلقائي العديد من الملفات الرقمية ويوفر إصدارا مختصرا قصيرا كناتج غني بالمعلومات، لا لبس فيه، ويوفر وقتا قيما. يعد تلخيص نص الوثيقة الواحدة أحد أنواع التلخيص التي لها القدرة على التمييز بين الجزء الأكثر إفادة أو الأقل أهمية من النص في مستند واحد. تهدف هذه الدراسة إلى اقتراح آلية جديدة لتلخيص النص باللغة العربية على أساس قالب ديناميكي يتم تطبيقه في نص الوثيقة الواحدة. تهدف هذه الدراسة إلى اقتراح آلية جديدة لتلخيص النصوص باللغة العربية على أساس القوالب التفاعلية يتم تطبيقه في نص الوثيقة الواحدة. تم تقييم الآلية المقترحة بتطبيقها على مجموعة نصوص من corpus Arabic CNN ثم مقارنة النتائج مع نموذج مقترح آخر (آلية الزعبي). التقييم قام تبعا لمقاييس تقييم مختلفة، بما في ذلك: جودة النص، عدم التكرار، وضوح المرجع، والتماسك، والدقة، والاستدعاء، والدقة. وأشارت النتائج إلى أن الآلية المقترحة أكثر كفاءة من آلية الزعبي. بالتفصيل، فإن الملخص الناتج باستخدام الآلية المقترحة له مستوى جودة نص إجمالي قوي جدا (4.775 من 5)، ومستوى عام قوي جدا من عدم التكرار (4.84 من 5)، ومستوى وضوح مرجعي إجمالي قوي جدا (4.775 من 5)، مستوى التماسك الكلي قوي جدا (4.775 من 5) بالإضافة إلى ذلك، فإنه يحقق مستوى عال جدا من Accuracy (0.992) Precision (0.98) Recall (0.96). |
|---|
عناصر مشابهة
-
Template Based Summarization for Arabic Documents
بواسطة: Al Zoubi, Ala'a AbdAllah منشور: (2017) -
Automatic Arabic Text Summarization
بواسطة: Al Farra, Eyad منشور: (2015) -
Extractive-based Arabic Text Summarization Approch
بواسطة: Al Omour, Maha Mohammad منشور: (2012) -
Arabic Multi-Document Text Summarization Based on Fuzzy C-Means and Latent Dirichlet Allocation Algorithms
بواسطة: الصيادي، سامي حسن منشور: (2019) -
Minimum Redundancy And Maximum Relevance For Single And Multi Document Arabic Text Summarization
بواسطة: Oufaida, Houda منشور: (2014)
