Template Based Summarization for Arabic Documents
| العنوان بلغة أخرى: |
نماذج مرتكزة على تلخيص الوثائق العربية |
|---|---|
| المؤلف الرئيسي: | Al Zoubi, Ala'a AbdAllah (Author) |
| مؤلفين آخرين: | Kanaan, Ghassan (Advisor) |
| التاريخ الميلادي: |
2017
|
| موقع: | عمان |
| الصفحات: | 1 - 59 |
| رقم MD: | 856533 |
| 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
14
| المستخلص: |
إن عدد الوثائق الإلكترونية يزداد بسرعة في العالم، ولهذا تنشأ الحاجة إلى تقنيات لتقييم هذه الوثائق واسترجاعها بسرعة. ومن هذه التقنيات التلخيص وهو عبارة عن عرض موجز للنص الأصلي. ولإيجاد ملخص مثالي للوثائق، فإن الفهم الكامل للوثيقة أمر أساسي. ومع ذلك، فإن الحصول على فهم كامل للوثيقة أمر مستحيل أو صعب. لذلك، اختيار الجمل المهمة والأساسية من النص الأصلي وتقديم هذه الجمل كملخص يعد من التقنيات الأكثر شيوعا في تلخيص الوثائق. يركز هذا البحث على المقالات الإخبارية، فبدلا من قراءة كامل المقال الإخباري يستطيع المستخدمون أن يقرروا ما إذا كانوا يريدون قراءة المقال كاملا أم لا، وذلك بقراءة الملخص القائم على النموذج المبني في هذه الرسالة. واحدة من أهم القضايا التي واجهتنا هي تلخيص المقالات المكتوبة باللغة العربية، واللغة العربية هي واحدة من أصعب اللغات في العالم وأكثرها تعقيدا، فهي تتكون من 28 حرفا، تكتب من اليمين إلى اليسار إضافة إلى قواعدها النحوية واللغوية المتشعبة، وبالتالي فان قليلا من الأبحاث العلمية سلطت الضوء على استخراج النماذج الملخصة باللغة العربية. وبالتالي، فإن الفكرة الرئيسية من هذه الرسالة هي بناء ملخصات باللغة العربية قائمة على النماذج، وهذه العملية تمر في عدة مراحل وصولا إلى النموذج النهائي المصنف حسب نوعه. ومن هذه المراحل، اختيار المقالات الإخبارية وتدقيقها وإدخالها على برامج استرجاع البيانات لاستخراج الخصائص الرئيسة من المقال الإخباري، مثل اسم الكاتب وتاريخ النشر ومكانه بعد ذلك تؤخذ هذه الخصائص لتوضع في نموذج مبني مسبقا في الرسالة لبناء تلخيص مفهوم المعنى وصحيح التركيب. |
|---|
عناصر مشابهة
-
A comparative study of machine learning techniques in classifying full-text arabic documents versus summarized documents
بواسطة: Al Dhuwayb, Eman Mohammad منشور: (2010) -
Sentences Ordering Approach for Multi-Document Summarization in Domain Specific Text Documen
بواسطة: Al Nuaimy, Hamid Ali منشور: (2016) -
Arabic Multi-Document Text Summarization Based on the K-Means Clustering Algorithm
بواسطة: Al Rousan, Suhaib Khaled منشور: (2015) -
Classification and Retrieving Printed Arabic Document Images Based on Bagged Decision Tree Classifier
بواسطة: عبدالمنعم، مثيل عماد الدين منشور: (2019) -
Extractive-based Arabic Text Summarization Approch
بواسطة: Al Omour, Maha Mohammad منشور: (2012)
