Abstrakt. Uppgiften med automatisk textsammanfattning består av att generera en sammanfattning av den ursprungliga texten som gör det möjligt för användaren att få de viktigaste delarna av information som finns i den texten, men med en mycket kortare lästid. Detta är en allt viktigare uppgift i den nuvarande eran av informationsöverbelastning, med tanke på den enorma mängd text som finns tillgänglig i dokumenten. I detta papper den automatiska textsammanfattningen är kastad som en klassificering (övervakad inlärning) problem, så att maskininlärning-orienterade klassificeringsmetoder används för att producera sammanfattningar för dokument baserade på en uppsättning attribut som beskriver dessa dokument. Målet med tidningen är att undersöka effektiviteten av Genetisk Algoritm (GA)-baserade attribut val för att förbättra prestandan hos klassificeringsalgoritmer lösa automatisk textsammanfattning uppgift. Beräkningsresultat rapporteras för experiment med en dokumentbas som bildas av nyheter hämtade från The Wall Street Journal of the TIPSTER collection - en samling som ofta används som ett riktmärke i textsammanfattningslitteraturen.
Vid summering av texten, Silla m.fl. REF undersökte effektiviteten hos genetiskt algoritmbaserat attributval för att förbättra prestandan hos klassificeringsalgoritmer genom att lösa automatisk textsammanfattningsuppgift.
Automatic text summarization with genetic algorithm-based attribute selection
{'venue': 'Advances in Artificial Intelligence (IBERAMIA 2004, Proc. 9th Ibero-American Conference on AI (2004', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}