ارسل ملاحظاتك

ارسل ملاحظاتك لنا







الرئيسية > Multi-Document Summarization U...>الوصف

Multi-Document Summarization Using Fuzzy Logic and Firefly Algorithm

العنوان بلغة أخرى: تلخيص النصوص المتعددة باستخدام المنطق الضبابي وخوارزميه ذبابة النار
المصدر: مجلة كلية التربية
الناشر: الجامعة المستنصرية - كلية التربية
المؤلف الرئيسي: مال الله، سهاد (مؤلف)
المؤلف الرئيسي (الإنجليزية): Malallah, Suhad
مؤلفين آخرين: علي، زهير حسين (م. مشارك)
المجلد/العدد: ع3
محكمة: نعم
الدولة: العراق
التاريخ الميلادي: 2017
الصفحات: 139 - 152
ISSN: 1812-0380
رقم MD: 884469
نوع المحتوى: بحوث ومقالات
اللغة: الإنجليزية
قواعد المعلومات: EduSearch
مواضيع:
البرمجة اللغوية العصبية | خوارزميه ذبابة النار | المنطق الضبابي | النصوص الملخصة
كلمات المؤلف المفتاحية:
Firefly | Fuzzy Logic | Confidence | Frequent Itemset | Association Rule Mining
رابط المحتوى:

الناشر لهذه المادة لم يسمح بإتاحتها.
صورة الغلاف QR قانون
حفظ في:
المستخلص: بسبب كثرة المعلومات الموجودة في الأنترنيت ولأهميتها أصبح موضوع تلخيص النصوص من المواضيع المهمة حيث يعتمد على اختيار الجمل المهمة من النصوص متعددة مع المحافظة على الفكرة الأساسية للنصوص الملخصة. في هذا البحث تم استخلاص النصوص بالاعتماد على استخراج سبعة خصائص لكل جمله من جمل النصوص الملخصة. يتم تقديم هذه الخصائص إلى المنطق الضبابي لإعطائها تصنيفات بعدها تم استخدام خوارزميه ذبابه النار لاستخراج القوانين المهمة الخاصة تصنيف ROUGE لاختبار النظام واحتسبت النتائج باستخدام برنامج (TAC-2011) الجمل. تم اختيار قاعده بيانات

Due to the huge amount of documents in the internet made it difficult to get useful information. Automatic text summarization is a good solution for such problem, which is based on a selection of important sentences from one or multi-document without losing the main ideas of the original text. In this paper a new method was proposed which depend upon selection of seven features for every sentence in the documents. These features fed into the fuzzy logic system to give scores to these sentences. Firefly algorithm applied as association rule mining to minimize the set of rules generated by the fuzzy logic system and finally redundancy reduce performed to remove redundant sentences. The proposed model is performed using dataset supplied by the Text Analysis Conference (TAC-2011) for English documents. The results were measured by using Recall-Oriented Understudy for Gisting Evaluation (ROUGE). The obtained results support the effectiveness of the proposed model.
ISSN: 1812-0380

عناصر مشابهة


© 2024 المنظومة. جميع الحقوق محفوظة.