인도네시아어 자동 텍스트 요약에서 LexRank 및 LSA 알고리즘의 효과성 평가

이 연구의 목적은 Lexrank 알고리즘과 잠재 의미 분석(LSA)이 인도네시아어 자동 텍스트 요약에 얼마나 효과적인지를 평가하는 것입니다. 이 연구는 자연어 처리와 과도한 데이터 처리에 중점을 둡니다. 우리는 약 20,000개의 인도네시아어 뉴스 기사와 수동 요약이 포함된 INDOSUM 데이터셋을 사용하여 두 알고리즘을 적용하여 텍스트 요약을 생성했습니다. 성능을 평가하기 위해 정밀도, 재현율, F1 점수를 포함하는 ROUGE 지표를 사용했습니다. 모든 테스트한 지표에서 LSA가 Lexrank를 초월했습니다. LSA는 0.57의 정밀도, 0.67의 재현율, 0.59의 F1 점수를 기록했으며, Lexrank는 0.46의 정밀도, 0.52의 재현율, 0.48의 F1 점수를 기록했습니다. 이러한 결과는 LSA가 Lexrank보다 원본 텍스트에서 중요한 정보를 더 잘 수집한다는 것을 나타냅니다.