Combinação de Abordagem Baseada em Gráfico e Mineração de Padrões Sequenciais para Resumo Extrativo de Texto com Linguagem Indonesiana

O grande desafio na pesquisa de resumo automático de texto em indonésio é produzir resumos legíveis. A qualidade do resumo de texto pode ser alcançada se o significado do texto for mantido adequadamente. Como resultado, o objetivo deste estudo é melhorar a qualidade do resumo automático extrativo em indonésio, levando em conta a qualidade da representação estruturada do texto. Este estudo emprega Mineração de Padrões Sequenciais (SPM) para gerar uma sequência de palavras como uma representação estruturada do texto e uma abordagem baseada em grafo para gerar resumos automáticos de texto. O algoritmo SPM utilizado é o PrefixSpan, e a abordagem baseada em gráfico utiliza o algoritmo de Bellman-Ford. Os resultados de um experimento usando o conjunto de dados IndoSum mostram que combinar SPM e Bellman-Ford pode melhorar a precisão, a recuperação e a medida F dos ROUGE-1, ROUGE-2 e ROUGE-L. Quando Bellman-Ford é combinado com SPM, a medida F do ROUGE-1 aumenta de 0.2299 para 0.3342. A medida F do ROUGE-2 aumenta de 0.1342 para 0.2191, e a medida F do ROUGE-L aumenta de 0.1904 para 0.2878. Este resultado demonstra que SPM pode melhorar o desempenho do algoritmo de Bellman-Ford na produção de resumos de texto indonésio.