論文の概要: A Data-driven Latent Semantic Analysis for Automatic Text Summarization using LDA Topic Modelling

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.14687v7
• Date: Tue, 30 May 2023 01:13:18 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-01 02:58:12.873159
• Title: A Data-driven Latent Semantic Analysis for Automatic Text Summarization using LDA Topic Modelling
• Title（参考訳）: LDAトピックモデリングを用いた自動テキスト要約のためのデータ駆動潜在意味解析
• Authors: Daniel F. O. Onah, Elaine L. L. Pang, Mahmoud El-Haj
• Abstract要約: 本研究では、トピックモデリングを行うために使用されるLDA(Latent Dirichlet Allocation)アプローチを提案する。 可視化は主要なトピックを概観し、個々のトピックに対する深い意味を許容し、帰結させる。 その結果,処理文書中の話題の出現確率を考慮し,純粋にランク付けされた用語が示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: With the advent and popularity of big data mining and huge text analysis in modern times, automated text summarization became prominent for extracting and retrieving important information from documents. This research investigates aspects of automatic text summarization from the perspectives of single and multiple documents. Summarization is a task of condensing huge text articles into short, summarized versions. The text is reduced in size for summarization purpose but preserving key vital information and retaining the meaning of the original document. This study presents the Latent Dirichlet Allocation (LDA) approach used to perform topic modelling from summarised medical science journal articles with topics related to genes and diseases. In this study, PyLDAvis web-based interactive visualization tool was used to visualise the selected topics. The visualisation provides an overarching view of the main topics while allowing and attributing deep meaning to the prevalence individual topic. This study presents a novel approach to summarization of single and multiple documents. The results suggest the terms ranked purely by considering their probability of the topic prevalence within the processed document using extractive summarization technique. PyLDAvis visualization describes the flexibility of exploring the terms of the topics' association to the fitted LDA model. The topic modelling result shows prevalence within topics 1 and 2. This association reveals that there is similarity between the terms in topic 1 and 2 in this study. The efficacy of the LDA and the extractive summarization methods were measured using Latent Semantic Analysis (LSA) and Recall-Oriented Understudy for Gisting Evaluation (ROUGE) metrics to evaluate the reliability and validity of the model.
• Abstract（参考訳）: 現代におけるビッグデータマイニングと巨大なテキスト分析の出現と普及により、文書から重要な情報を抽出・検索する自動化されたテキスト要約が顕著になった。 本研究では,単一文書と複数文書の観点から自動要約の側面について検討する。 要約は、巨大なテキスト記事を短く要約したバージョンにまとめる作業である。 テキストは要約目的のためにサイズを縮小するが、重要な重要情報を保存し、原文書の意味を保持する。 本研究は,遺伝子および疾患に関連する話題を要約した医学雑誌記事からトピックモデリングを行うために,潜在ディリクレ割当(LDA)アプローチを提案する。 本研究では,pyldavis webベースのインタラクティブ・ビジュアライゼーション・ツールを用いてトピックの可視化を行った。 可視化は主要なトピックを概観し、個々のトピックに対する深い意味を許容し、帰結させる。 本研究では,単一の文書と複数の文書を要約する新しい手法を提案する。 その結果, 抽出要約手法を用いて, 文書中の話題の出現確率を考慮し, 純粋にランク付けした。 PyLDAvisビジュアライゼーションは、LDAモデルに適合したトピックの関連を探索する柔軟性を記述している。 トピックモデリングの結果は、トピック1とトピック2に有病率を示す。 本研究は,本研究の話題1と2に類似点があることを明らかにする。 モデルの信頼性と妥当性を評価するために,ldaと抽出要約法の有効性を潜在意味分析 (lsa) とリコール指向下評価 (rouge) 指標を用いて測定した。

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