論文の概要: Uzbek text summarization based on TF-IDF

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.00461v1
• Date: Wed, 1 Mar 2023 12:39:46 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-02 14:58:26.421427
• Title: Uzbek text summarization based on TF-IDF
• Title（参考訳）: TF-IDFに基づくウズベク語テキスト要約
• Authors: Khabibulla Madatov and Shukurla Bekchanov and Jernej Vi\v{c}i\v{c}
• Abstract要約: 本稿では,ウズベク語における要約課題について実験する。 この手法はTF-IDFアルゴリズムに基づくテキスト抽象化に基づいている。 テキスト全体の重要な部分にn-gram法を適用することで、与えられたテキストを要約する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The volume of information is increasing at an incredible rate with the rapid development of the Internet and electronic information services. Due to time constraints, we don't have the opportunity to read all this information. Even the task of analyzing textual data related to one field requires a lot of work. The text summarization task helps to solve these problems. This article presents an experiment on summarization task for Uzbek language, the methodology was based on text abstracting based on TF-IDF algorithm. Using this density function, semantically important parts of the text are extracted. We summarize the given text by applying the n-gram method to important parts of the whole text. The authors used a specially handcrafted corpus called "School corpus" to evaluate the performance of the proposed method. The results show that the proposed approach is effective in extracting summaries from Uzbek language text and can potentially be used in various applications such as information retrieval and natural language processing. Overall, this research contributes to the growing body of work on text summarization in under-resourced languages.
• Abstract（参考訳）: インターネットや電子情報サービスの急速な発展に伴い,情報量の増加が著しく進んでいる。 時間制約のため、私たちはこれらの情報を全て読む機会がありません。 ひとつのフィールドに関連するテキストデータを分析する作業でさえ、多くの作業が必要です。 テキスト要約タスクは、これらの問題を解決するのに役立つ。 本稿では, TF-IDFアルゴリズムに基づくテキスト抽象化に基づく, ウズベク語における要約タスクの実験を行った。 この密度関数を用いて、テキストの意味的に重要な部分を抽出する。 テキスト全体の重要部分にn-gram法を適用することにより,与えられたテキストを要約する。 著者らは, 提案手法の性能を評価するために, 特別に手作りコーパス "School corpus" を用いた。 その結果,提案手法はウズベク語テキストから要約を抽出するのに有効であり,情報検索や自然言語処理などの様々な応用に応用できる可能性が示唆された。 全体として、この研究は、アンダーリソース言語におけるテキスト要約の体系化に寄与する。

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