检索结果-南通市图书馆

A Deep Look into Extractive Text Summarization

Journal of Computer and Communications 2021年第6期9卷 24-37页

作者： Jhonathan Quillo-Espino Rosa María Romero-González Ana-Marcela Herrera-Navarro Facultad de Informática Universidad Autónoma de Querétaro Querétaro México

This investigation has presented an approach to Extractive Automatic Text Summarization (EATS). A framework focused on the summary of a single document has been developed, using the Tf-ldf method (Frequency Term, Inverse Document Frequency) as a reference, dividing the document into a subset of documents and generating value of each of the words contained in each document, those documents that show Tf-Idf equal or higher than the threshold are those that represent greater importance, therefore;can be weighted and generate a text summary according to the user’s request. This document represents a derived model of text mining application in today’s world. We demonstrate the way of performing the summarization. Random values were used to check its performance. The experimented results show a satisfactory and understandable summary and summaries were found to be able to run efficiently and quickly, showing which are the most important text sentences according to the threshold selected by the user.

关键词： Text Mining preprocesses Text Summarization Extractive Text Sumarization

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