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J-GLOBAL ID：202102288952174893   整理番号：21A1702471

深層学習アプローチを用いたアラビア語テキスト要約化【JST・京大機械翻訳】

Arabic text summarization using deep learning approach

著者 (2件)： Al-Maleh Molham (Faculty of Information Technology, Higher Institute for Applied Sciences and Technology, Damascus, Syria) ,  Desouki Said (Faculty of Informatics and Communication Engineering, Arab International University, Damascus, Syria)
資料名： Journal Of Big Data (Web)  (Journal Of Big Data (Web))
巻： 7  号： 1  ページ： 1-17  発行年： 2020年 
JST資料番号： U8299A  ISSN： 2196-1115  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 自然言語処理は,深い学習技術の出現と共に顕著な進歩を目撃した。テキスト翻訳や感情解析のような他のタスクに沿ったテキスト要約は,結果を高めるために深層ニューラルネットワークモデルを使用した。テキスト要約の新しい方法は,符号器デコーダモデルのシーケンスツーシーケンスフレームワークを受け,それは,入力と出力の両方に共同で訓練されたニューラルネットワークから成る。深層ニューラルネットワークは,それらの結果を改善するために大きなデータセットを利用する。これらのネットワークは,テキストにおける焦点点を同定することにより,より効率的に長いテキストを扱うことができる注意機構によってサポートされる。それらはまた,このモデルがソースから要約に直接単語をコピーできるコピー機構によってサポートされる。本研究では,アラビア語に関するシーケンスツーシーケンスフレームワークを適用する基本的な要約モデルを再実装し,テキスト要約におけるこのモデルの採用を目立たなかった。最初に,要約された論文ヘッドラインのアラビアデータセットを構築した。このデータセットは,約300万のエントリからなり,それぞれは論文導入とこの導入に対応するヘッドラインから成る。次に,ベースライン要約モデルを以前のデータセットに適用し,ROUGEスケールを用いて結果を比較した。Please refer to the publisher for the copyright holders. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *学習 ,  ネットワーク ,  ニューラルネットワーク ,  自然言語処理 ,  符号器 ,  基準線 ,  単語
準シソーラス用語： *アラビア語 ,  *テキスト要約 ,  *深層学習 ,  ディープニューラルネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 自然語処理  (JE06000L) ,  人工知能  (JE08000Z)

引用文献 (33件)：

• A supervised approach to Arabic text summarization using adaboost; New contributions in information systems and technologies; 2015; 227-236; CR1; R Belkebir, A Guessoum; citation_publisher=Springer
• IJCA; An ontology-based summarization system for Arabic documents (ossad); I Imam, N Nounou, A Hamouda, HA Abdul Khalek; 74; 17; 2013; 38-43; 10.5120/12980-0237; citation_id=CR2
• Artif Intell; Summarization beyond sentence extraction: a probabilistic approach to sentence compression; K Knight, D Marcu; 139; 1; 2002; 91-107; 10.1016/S0004-3702(02)00222-9; citation_id=CR3
• Comput Linguist; Using hidden markov modeling to decompose human-written summaries; H Jing; 28; 4; 2002; 527-543; 10.1162/089120102762671972; citation_id=CR4
• Dorr B, Zajic D, Schwartz R. Hedge trimmer: a parse-and-trim approach to headline generation. In: Proceedings of the HLTNAACL03 on text summarization workshop, vol. 5. Edmonton: Association for Computational Linguistics; 2003. p. 1-8.

タイトルに関連する用語 (3件)： 深層学習 ,  アラビア語 ,  テキスト要約