انجمن کامپیوتر ایران

رشد انفجاری اطلاعات در سال‌های اخیر و ادامه این روند سبب افزایش تمایل کاربران به سامانه‌های خلاصه‌سازی خودکار متن برای دستیابی به اطلاعات مورد نیازشان شده است. در این مقاله یک روش نوین برای خلاصه‌سازی تک‌سندی بر پایه الگوریتم ژنتیک ارائه شده است که در آن تولید خلاصه استخراجی به یک مسئله بهینه‌سازی دودویی نگاشت می‌شود. تابع هدف در سامانه پیشنهادی متشکل از پنج معیار امتیازدهی به جملات است که سه ویژگی آن مبتنی بر ویژگی‌های ظاهری و دو ویژگی دیگر مبتنی بر شباهت کسینوسی است. ایده اصلی در تابع هدف، استفاده از شباهت کسینوسی بین جملات خلاصه و جملات متن اصلی و همچنین بین جملات خلاصه و عنوان سند برای افزایش پوشش مطالب مهم متن ورودی است. کاهش افزونگی در خلاصه تولیدی از طریق محاسبه شباهت بین جملات خلاصه با یکدیگر صورت می‌گیرد. علاوه بر این، جهت تولید خلاصه‌ای با حداکثر طول مشخص تابع تولید جمعیت اولیه و عملگرهای بازتولید در الگوریتم ژنتیک دستخوش اصلاحاتی شده است. ارزیابی سامانه پیشنهادی با استفاده از ابزار استاندارد ROUGE روی مجموعه داده DUC2002 انجام گرفته است. نتایج ارزیابی و مقایسه این سامانه با بهترین روش‌های موجود برای خلاصه‌سازی تک‌سندی نشان‌دهنده عملکرد بهتر روش پیشنهادی نسبت به سایر روش‌ها است.