Yeni yayın: "Candidate Summary Elimination Approach for Turkish Hybrid Text Summarization"
Bilgisayar Mühendisliği Bilgisayar Yazılımı Anabilim Dalı Araştırma Görevlimiz Nihal Zuhal KAYALI’nın doktora tez danışmanı Prof. Dr. Sevinç İLHAN OMURCA ile iş birliği içinde yazmış oldukları “Candidate Summary Elimination Approach for Turkish Hybrid Text Summarization” başlıklı özgün bildiri 20th Innovations in Intelligent Systems and Applications Conference (ASYU) konferansında sunularak IEEE üzerinde yayımlanmıştır. Bu çalışmada, extractive ve abstractive yöntemler hibrit bir yaklaşımla birleştirilmiştir. Luhn, LSA, TextRank gibi extractive yöntemlerle özetlenen metinler, BERT2BERT modeliyle yeniden özetlenmiştir. Değerlendirmede, ROUGE, BERTScore ve METEOR skorlarının birleşimi olan "BIG3" puanı kullanılmış ve en yüksek iki extractive özet abstractive modele giriş olarak verilmiştir. Hibrit model, değerlendirme kriterlerinde daha yüksek performans göstermiştir.
“Candidate Summary Elimination Approach for Turkish Hybrid Text Summarization” isimli çalışmaya bu linkten ulaşabilirsiniz.
