Metin Özetlemesi için Düğüm Merkezliklerine Dayalı Denetimsiz Bir Yaklaşım

Cengiz Hark; Taner Uçkan; Ebubekir Seyyarer; Ali Karcı

doi:10.17798/bitlisfen.568883

Metin Özetlemesi için Düğüm Merkezliklerine Dayalı Denetimsiz Bir Yaklaşım

Abstract

Cümle seçerek özetleme çalışmaları kapsamında birçok farklı yaklaşım mevcuttur. Bu çalışmada tek dokümanlı çıkarıcı metin özetleme için yeni ve denetimsiz bir süreç önerilmektedir. Çalışma kapsamında metin dokümanları çizgelerle temsil edilmektedir. Yöntemimiz temel olarak metinleri temsil eden çizgeleri kullanmakta ve cümlelere yönelik bir ağırlıklandırma önermektedir. Önerilen sürecin farklı düğüm ağırlıklandırma yöntemlerini kullanarak önemli düğümleri ve dolayısı ile önemli cümleleri belirlenmesi önerilen özetleme sisteminin cümle puanlandırma aşamasını oluşturmaktadır. Son olarak bu çalışma kapsamında metin özetleme amaçlı önerilen yaklaşımın, açık erişimli metinler ve bu metinlere ait özetleri içeren Document Understanding Conference (DUC-2002) veri seti üzerindeki performansı ROUGE değerlendirme metrikleri kullanılarak hesaplanmıştır. Yapılan deneysel çalışmalar sonucunda önerilen özetleme sisteminin geleneksel çizge tabanlı yaklaşımlar ile rekabet edebilir ölçüde performans değerleri ortaya koyduğunu göstermektedir. Ayrıca sunulan bu basit ve etkili yöntemin dilbilimsel bir süreç izlememesi oldukça önemlidir.

Keywords

Çıkarıcı Metin Özetleme,Düğüm Merkezliği,Cümle Sıralama,ROUGE Metrikleri

References

[1] Osman Durmaz, “Metin Sınıflandırmada Boyut Azaltmanın Etkisi ve Özellik Seçimi,” 2011.
[2] C. Hark, A. Seyyarer, T. Uçkan, and A. Karci, “Doǧal dil işleme yaklaşimlari ile yapisal olmayan dökümanlarin benzerliǧi,” in IDAP 2017 - International Artificial Intelligence and Data Processing Symposium, 2017.
[3] Ş. Canberk, G. , Sağıroğlu, Bilgi ve Bilgisayar Güvenliği : Casus Yazılımlar ve Korunma Yöntemleri. Ankara: Grafiker Yayıncılık, 2006.
[4] D. R. Radev, E. Hovy, and K. McKeown, “Introduction to the special issue on summarization,” Comput. Linguist., vol. 28, no. 4, pp. 399–408, 2002.
[5] G. Erkan and D. R. Radev, “Lexrank: Graph-based lexical centrality as salience in text summarization,” J. Artif. Intell. Res., vol. 22, pp. 457–479, 2004.
[6] A. Joshi, E. Fidalgo, E. Alegre, and L. Fernández-Robles, “SummCoder: An Unsupervised Framework for Extractive Text Summarization Based on Deep Auto-encoders,” Expert Syst. Appl., 2019.
[7] O. Kaynar, Y. Görmez, Y. E. Işık, and F. Demirkoparan, “Comparison of graph based document summarization method,” in 2017 International Conference on Computer Science and Engineering (UBMK), 2017, pp. 598–603.
[8] M. Kutlu, C. Cigir, and I. Cicekli, “Generic text summarization for Turkish,” Comput. J., vol. 53, no. 8, pp. 1315–1323, 2010.

[9] C. Hark, T. Uçkan, and A. Seyyarer, Abubekir Karci, “Metin Özetleme İçin Çizge Tabanlı Bir Öneri,” in IDAP 2018 - International Artificial Intelligence and Data Processing Symposium, 2018.
[10] R. Mihalcea, “Language independent extractive summarization,” Proc. ACL 2005 Interact. poster Demonstr. Sess. - ACL ’05, no. June, pp. 49–52, 2005.
[11] K. Sarkar, K. Saraf, and A. Ghosh, “Improving graph based multidocument text summarization using an enhanced sentence similarity measure,” 2015 IEEE 2nd Int. Conf. Recent Trends Inf. Syst. ReTIS 2015 - Proc., pp. 359–365, 2015.
[12] R. Mihalcea and P. Tarau, “TextRank: Bringing Order into Texts,” in Proceedings of the ACL 2004 on Interactive poster and demonstration sessions -, 2004, vol. 85, p. 20–es.
[13] D. Parveen, H.-M. Ramsl, and M. Strube, “Topical coherence for graph-based extractive summarization,” in Proceedings of the 2015 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing, 2015, pp. 1949–1954.
[14] C. Hark, A. Seyyarer, T. Uçkan, and A. Karci, “Doǧal dil işleme yaklaşimlari ile yapisal olmayan dökümanlarin benzerliǧi,” in IDAP 2017 - International Artificial Intelligence and Data Processing Symposium, 2017, pp. 1–6.
[15] R. Mihalcea and P. Tarau, “A Language Independent Algorithm for Single and Multiple Document Summarization,” Proc. IJCNLP 2005, 2nd Int. Join Conf. Nat. Lang. Process., pp. 19–24, 2005.
[16] A. Karci, “Çizge Algoritmaları ve Çizge Bölmeleme.pdf,” 1998.
[17] U. Von Luxburg, “A Tutorial on Spectral Clustering,” 2007.
[18] A. Bavelas, “A Mathematical Model for Group Structures,” Human Organization, vol. 7, no. 3. pp. 16–30, 1948.
[19] D. R. Radev, “LexRank : Graph-based Lexical Centrality as Salience in,” Artif. Intell., vol. 22, pp. 457–479, 2004.
[20] M. Kutlu, C. Ciǧir, and I. Cicekli, “Generic text summarization for Turkish,” in Computer Journal, 2010, vol. 53, no. 8, pp. 1315–1323.
[21] C. Hark, T. Uçkan, E. Seyyarer, and A. Karci, “Graph-Based Suggestion For Text Summarization,” 2018 Int. Conf. Artif. Intell. Data Process. IDAP 2018, 2019.
[22] F. Boudin et al., “A Comparison of Centrality Measures for Graph-Based Keyphrase Extraction To cite this version : HAL Id : hal-00850187 A Comparison of Centrality Measures for Graph-Based Keyphrase Extraction,” 2013.
[23] F. Boudin, “A Comparison of Centrality Measures for Graph-Based Keyphrase Extraction,” in International Joint Conference on Natural Language Processing (IJCNLP), 2013, pp. 834–838.
[24] M. McPherson, L. Smith-Lovin, and J. M. Cook, “Birds of a Feather: Homophily in Social Networks,” Annu. Rev. Sociol., vol. 27, no. 1, pp. 415–444, Aug. 2001.
[25] B. N. Analysis, “Centrality and Hubs,” no. 1979, 2016.
[26] Alex Kosorukoff, Social Network Analysis Theory and Applications. Passmore, D. L, 2011, 2011.
[27] C.-Y. Lin, “Rouge: A package for automatic evaluation of summaries,” Text Summ. Branches Out, 2004.

Details

Primary Language

Turkish

Subjects

-

Journal Section

Research Article

Authors

Cengiz Hark ^*
0000-0002-5190-3504
Türkiye

Taner Uçkan
0000-0001-5385-6775
Türkiye

Ebubekir Seyyarer This is me
0000-0002-8981-0266
Türkiye

Ali Karcı
0000-0002-8489-8617
Türkiye

Publication Date

September 30, 2019

Submission Date

May 22, 2019

Acceptance Date

August 8, 2019

Published in Issue

Year 2019 Volume: 8 Number: 3

DOI

https://doi.org/10.17798/bitlisfen.568883

IZ

https://izlik.org/JA67PZ77CT

Cite

RIS / Bibtex

APA

Hark, C., Uçkan, T., Seyyarer, E., & Karcı, A. (2019). Metin Özetlemesi için Düğüm Merkezliklerine Dayalı Denetimsiz Bir Yaklaşım. Bitlis Eren Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi, 8(3), 1109-1118. https://doi.org/10.17798/bitlisfen.568883

AMA

1.Hark C, Uçkan T, Seyyarer E, Karcı A. Metin Özetlemesi için Düğüm Merkezliklerine Dayalı Denetimsiz Bir Yaklaşım. Bitlis Eren Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi. 2019;8(3):1109-1118. doi:10.17798/bitlisfen.568883

Chicago

Hark, Cengiz, Taner Uçkan, Ebubekir Seyyarer, and Ali Karcı. 2019. “Metin Özetlemesi Için Düğüm Merkezliklerine Dayalı Denetimsiz Bir Yaklaşım”. Bitlis Eren Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi 8 (3): 1109-18. https://doi.org/10.17798/bitlisfen.568883.

EndNote

Hark C, Uçkan T, Seyyarer E, Karcı A (September 1, 2019) Metin Özetlemesi için Düğüm Merkezliklerine Dayalı Denetimsiz Bir Yaklaşım. Bitlis Eren Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi 8 3 1109–1118.

IEEE

[1]C. Hark, T. Uçkan, E. Seyyarer, and A. Karcı, “Metin Özetlemesi için Düğüm Merkezliklerine Dayalı Denetimsiz Bir Yaklaşım”, Bitlis Eren Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi, vol. 8, no. 3, pp. 1109–1118, Sept. 2019, doi: 10.17798/bitlisfen.568883.

ISNAD

Hark, Cengiz - Uçkan, Taner - Seyyarer, Ebubekir - Karcı, Ali. “Metin Özetlemesi Için Düğüm Merkezliklerine Dayalı Denetimsiz Bir Yaklaşım”. Bitlis Eren Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi 8/3 (September 1, 2019): 1109-1118. https://doi.org/10.17798/bitlisfen.568883.

JAMA

1.Hark C, Uçkan T, Seyyarer E, Karcı A. Metin Özetlemesi için Düğüm Merkezliklerine Dayalı Denetimsiz Bir Yaklaşım. Bitlis Eren Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi. 2019;8:1109–1118.

MLA

Hark, Cengiz, et al. “Metin Özetlemesi Için Düğüm Merkezliklerine Dayalı Denetimsiz Bir Yaklaşım”. Bitlis Eren Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi, vol. 8, no. 3, Sept. 2019, pp. 1109-18, doi:10.17798/bitlisfen.568883.

Vancouver

1.Cengiz Hark, Taner Uçkan, Ebubekir Seyyarer, Ali Karcı. Metin Özetlemesi için Düğüm Merkezliklerine Dayalı Denetimsiz Bir Yaklaşım. Bitlis Eren Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi. 2019 Sep. 1;8(3):1109-18. doi:10.17798/bitlisfen.568883

Cited By

Analysis of whether news on the Internet is real or fake by using deep learning methods and the TF-IDF algorithm

International Advanced Researches and Engineering Journal

https://doi.org/10.35860/iarej.779019

CatSumm: Spektral Çizge Bölmeleme ve Düğüm Merkeziliklerine Dayalı Çıkarıcı Metin Özetleme

Bitlis Eren Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi

https://doi.org/10.17798/bitlisfen.949052

A new multi-document summarisation approach using saplings growing-up optimisation algorithms: Simultaneously optimised coverage and diversity

Journal of Information Science

https://doi.org/10.1177/01655515221101841

Graf Teorisi ve Malatya Merkezilik Algoritmasına Dayalı Haber Metinlerinin Özetlemesi

Bilişim Teknolojileri Dergisi

https://doi.org/10.17671/gazibtd.1463107

Şüpheli Haberlerin Tespitine Yönelik Derin Öğrenme Tabanlı Haber Teyit Sisteminin Gerçekleştirilmesi

Dicle Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Mühendislik Dergisi

https://doi.org/10.24012/dumf.1651348