Textsammanfattning är en process för att extrahera viktig information från en källtext och presentera denna information för användaren i en kondenserad form samtidigt som dess huvudsakliga innehåll bevaras. I sammanfattningen av texten ger de flesta av de svåra problemen bred ämnestäckning och mångfald i en sammanfattning. Forskning baserad på kluster, optimering och evolutional algoritm för textsammanfattning har nyligen visat goda resultat, vilket gör detta till ett lovande område. I detta dokument, för en textsammanfattning, föreslås en tvåstegs meningar urval modell baserad på kluster och optimering tekniker, kallas COSUM,. I det första skedet, för att upptäcka alla ämnen i en text, samlas meningarna i en k-means-metod. I det andra steget, för val av framträdande meningar från kluster, föreslås en optimeringsmodell. Denna modell optimerar en objektiv funktion som uttrycks som ett harmoniskt medelvärde av de objektiva funktioner som upprätthåller täckningen och mångfalden av de utvalda meningarna i sammanfattningen. För att ge läsbarhet för en sammanfattning kontrollerar denna modell också längden på de meningar som valts i kandidatsammanfattningen. För att lösa optimeringsproblemet utvecklas en adaptiv differentialutvecklingsalgoritm med ny mutationsstrategi. Metoden COSUM jämfördes med 14 state-of-the-art metoder: DPSO-EDASum; LexRank; CollabSum; UnifiedRank; 0-1 icke-linjär; fråga, kluster, sammanfattning; stöd vektormaskin; suddig evolutionär optimeringsmodell; villkorliga slumpmässiga fält; MA-SingleDocSum; NetSum; mångfaldig ranking; ESDS-GHS-
Rasim m.fl. REF föreslog en COSUM metod som använder kluster och optimeringsteknik optimerar täckning och mångfald av sammanfattningen samtidigt.
COSUM: Text summarization based on clustering and optimization
{'venue': 'Expert Systems', 'journal': 'Expert Systems', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}