Hızla büyüyen yüksek hacimli bilgi kaynaklarından faydalı bilgilere erişim, giderek zorlaşmaktadır. Bu soruna çözüm olarak geliştirilen metin özetleme yöntemleri, yüksek hacimli belgelerden önemli bilgilerin çıkarılmasında önemli bir role sahiptir. Belgeleri filtreleme ve ilgili bilgileri çıkarma amacıyla çeşitli teknikler mevcuttur. Bu çalışmada, BBC News ve CNN/DailyMail veri setleri üzerinde, geleneksel yaklaşımlar ile en güncel yöntemlerin karşılaştırmalı analizini sunmaktadır. Araştırmacılara ilerlemelerine katkı sağlayacak değerli bilgiler sunmakta ve uygulayıcıların özel kullanım durumlarına en uygun teknikleri seçmelerine yardımcı olmaktadır.
As the amount of the available information continues to grow, finding the relevant information has become increasingly challenging. As a solution, text summarization has emerged as a vital method for extracting essential information from lengthy documents. There are various techniques available for filtering documents and extracting the pertinent information. In this study, a comparative analysis is conducted to evaluate traditional approaches and state-of-the-art methods on the BBC News and CNN/DailyMail datasets. This study offers valuable insights for researchers to advance their research and helps practitioners in selecting the most suitable techniques for their specific use cases.
Alan : Mühendislik
Dergi Türü : Uluslararası
Makale Detay 
Benzer Makaleler
PDF Görüntüle
Dergi Bilgisi
Eseri Dinleyin
Alıntı Yap
Bu Sayfayı Yazdırın
Paylaş
Mendeley
