Résumé extractif de texte arabe - Approche basée sur les graphiques

Avec l'expansion notable des sources de données textuelles ces dernières années, le traitement de texte facile, rapide et précis est devenu un défi pour les acteurs clés. La summarisation automatique de texte est le processus de compression de documents textuels en résumés plus courts pour faciliter la vérification de leurs contenus de base, ce qui doit être réalisé sans perdre d'informations et de caractéristiques essentielles. La tâche de récupération d'information la plus difficile est la summarisation de texte, en particulier pour l'arabe. Dans cette recherche, nous proposons une approche automatique, générale et extractive de summarisation d'un document unique en arabe avec l'objectif de fournir un résumé suffisamment informatif. Le modèle proposé est basé sur un graphique textuel pour générer un résumé cohérent. Tout d'abord, le texte original est converti en un graphique textuel en utilisant une nouvelle formulation qui prend en compte la pertinence des phrases, la couverture et la diversité pour évaluer chaque phrase en utilisant un mélange de critères statistiques et sémantiques. Ensuite, un sous-graphe est construit pour réduire la taille du texte original. Enfin, des phrases indésirables et moins pondérées sont supprimées des phrases résumées pour générer un résumé final. Nous avons utilisé la recherche orientée sur le rappel pour évaluer l'idée principale (RED) comme métrique d'évaluation pour examiner notre technique proposée et la comparer aux méthodes les plus avancées. Enfin, un essai sur le Corpus de résumé arabe d'Essex (EASC) utilisant l'indice ROUGE a montré des résultats prometteurs par rapport aux méthodes actuellement disponibles.