Automatic text summarization with a computer program in order to retain the most important sentinces of the original documant is a natural language processing problem. There are basically two types of text summarization approaches in natural language processing. These approaches are defined as summarization by selecting sentences and summarization by interpreting sentences. The summarization by selecting sentences method is also seperated into two sub-methods. The first one is the medhod of scoring the sentences statistically. The second one is the method of latent semantic analysis of the sentences. In this study, summarization is realized by selecting sentiences. A hybrid model which selects the sentences by combining two methods: statistically scoring sentences due to structural featuers of Turkish and latent semantic analysis method
Orijinal belgelere ait en önemli cümlelerin belirlenmesi için gerçekleştirilen bilgisayar programı ile otomatik metin özetleme işlemi bir doğal dil işleme problemidir. Doğal dil işlemede temel olarak iki çeşit metin özetleme yaklaşımı bulunmaktadır. Bu yaklaşımlar cümle seçerek özetleme ve yorumlayarak özetleme olarak ikiye ayrılmaktadır. Cümle seçerek özetleme iki farklı alt yönteme ayrılmaktadır. Birincisi özetlenecek metinde cümleleri istatistiksel olarak puanlandırma yöntemidir. İkinci yöntem ise sezgisel olarak gizli anlam çıkarımı yöntemidir. Özetleme çalışmalarında bu iki yöntemi birleştirip melez bir yapı kurularak özetleme gerçekleştirilmektedir. Bu makale kapsamında cümle seçerek özetleme hedeflenmiştir. Türkçenin yapısal özelliklerine göre istatistiksel olarak puanlandırılması ve gizli anlam çıkarım yöntemlerini sezgisel olarak birleştirerek cümle seçimi yapan melez bir model sunulmuştur