I detta dokument föreslår vi en allmän textsammanfattningsmetod som genererar sammanfattningar av turkiska texter genom att rangordna meningar efter deras poäng. Domens poäng beräknas med hjälp av deras ytnivåfunktioner, och sammanfattningar skapas genom att extrahera de högsta rangordnade meningarna från de ursprungliga dokumenten. För att extrahera meningar som utgör en sammanfattning med en omfattande täckning av textens huvudsakliga innehåll och mindre redundans, använder vi funktioner som termfrekvens, nyckelord, centralitet, titellikhet och meningsposition. meningsraden beräknas med hjälp av en poängfunktion som använder sina funktionsvärden och funktionernas vikter. De bästa funktionsvikterna lär man sig med hjälp av maskininlärningsteknik med hjälp av humankonstruerade sammanfattningar. Resultatutvärderingen görs genom att jämföra sammanräkningsresultat med manuella sammanfattningar av två nyskapade turkiska datamängder. I detta dokument presenteras ett av de första turkiska summeringssystemen, och resultaten är lovande. Vi introducerar användningen av nyckelfras som en ytnivå funktion i textsammanfattning, och vi visar effektiviteten av centralitetsfunktionen i textsammanfattning. Effektiviteten i funktionerna i den turkiska textsammanfattningen analyseras också i detalj.
Detta beslut träder i kraft den tjugonde dagen efter det att det har offentliggjorts i Europeiska unionens officiella tidning. Ref genererade sammanfattningar genom att rangordna meningar på grund av deras poäng som beräknats genom att kombinera funktioner som termsfrekvens, titellikhet, nyckelfraser, meningens position i dokumentet och meningens centralitet.
Generic text summarization for Turkish
{'venue': 'ISCIS', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}