Sažimanje teksta zasnovano na modelima dubokog učenja

undergraduate thesis

• Title (english): Text Summarization Based on Deep Learning Models
• Author: Petar Mihaljević
• Mentor: Goran Delač (mentor)
• Committee member: Goran Delač (predsjednik povjerenstva)
• Committee member: Lucija Šikić (član povjerenstva)
• Committee member: Petar Afrić (član povjerenstva)
• Granter: University of Zagreb; Faculty of Electrical Engineering and Computing; Zagreb
• Defense date and country: 2021-09-01, Croatia
• Scientific / art field, discipline and subdiscipline: TECHNICAL SCIENCES; Computing

Abstract

Tema rada je bila proučiti primjenu strojnog učenja u sažimanju teksta. Postoje dva glavna tipa sažimanja teksta: ekstrakcijsko i apstrakcijsko sažimanje teksta. Ekstrakcijsko sažimanje teksta izvlači rečenice ili ključne izraze iz teksta koji se na kraju spajaju u sažetak, dok apstrakcijsko sažimanje teksta uključuje parafraziranje i kraćenje dijelova iz teksta. Napravljena je Python aplikacija pomoću TkInter-a koja omogućuje sažimanje teksta na oba načina. Za ekstrakcijsko sažimanje teksta korištene su neke od poznatih programskih knjižnica u Pythonu kao što su SpaCy, Gensim, NLTK, Sumy i slično, dok je za potrebe apstrakcijskog sažimanja teksta dizajnirana i istrenirana neuronska mreža pomoću programskih biblioteka Tensorflow i Keras.

Abstract (english)

The topic of the paper was to study the application of machine learning in text summarization. There are two main types of text summarization: extraction and abstraction based text summarization. Extractive text summarization extracts sentences or key phrases from the text that are then merged into a summary, while abstractive text summarization involves paraphrasing and shortening parts of the text. A Python application was created using TkInter that allows text to be summarized in both ways. Some of the well-known program libraries in Python, such as SpaCy, Gensim, NLTK
and Sumy were used for extractive text summarization, while a neural network was designed and trained using Tensorflow and Keras libraries for the purpose of abstractive text summarization.

• Keywords: Duboko učenje; Obrada prirodnog jezika; Sažimanje teksta; Python
• Keywords (english): Deep learning; Natural language processing; Text summarization; Python
• Language: croatian
• URN:NBN: urn:nbn:hr:168:883229
• Study programme: Title: Computing; Study programme type: university; Study level: undergraduate; Academic / professional title: sveučilišni/a prvostupnik/ prvostupnica (baccalaureus/baccalaurea) inženjer/inženjerka računarstva (sveučilišni/a prvostupnik/ prvostupnica (baccalaureus/baccalaurea) inženjer/inženjerka računarstva)
• Type of resource: Text
• File origin: Born digital
• Access conditions: Closed access
• Created on: 2023-01-13 15:37:05