检索结果-内蒙古大学图书馆

Extractive Summarization of Telugu Text Using Modified Text Rank and Maximum Marginal Relevance

ACM TRANSACTIONS ON ASIAN AND LOW-RESOURCE LANGUAGE INFORMATION PROCESSING 2023年第9期22卷 1-18页

作者： Babu, Anand G. L. Badugu, Srinivasu Anurag Univ Dept Informat Technol Hyderabad 500088 Telangana India Stanley Coll Engn & Technol Women Dept CSE Chapel Rd Hyderabad 500001 Telangana India

With the rapid growth of digital content, there is a need for an automatic text summarizer to provide short text from a long text document. Many research works have been presented for extractive text summarization (ETS). This article mainly focuses on the graph-based ETS approach for multiple Telugu text documents. A modified Text-Rank algorithm is employed with the noun and verb count of each sentence in the text as the initial score of each node. To get the optimal features, a novel feature selection algorithm called improved flamingo search algorithm is proposed in this article. Though graph-based ETS is an important approach, the generated summaries are redundant. To reduce the redundancy in the generated summary, maximum marginal relevance is combined with the modified Text-Rank. Different word-embedding techniques such as Fast-Text, Word2vec, TF-IDF, and one-hot encoding are utilized to experiment with the proposed approach. The performance of the proposed text summarization approach is evaluated with BLEU and ROUGE in terms of F-measure, precision, and recall.

关键词： Deep learning Telugu text summarizer improved flamingo search algorithm encoding technique

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