Sažimanje teksta zasnovano na modelima dubokog učenja

završni rad

• Naslov (engleski): Text Summarization Based on Deep Learning Models
• Autor: Petar Mihaljević
• Mentor: Goran Delač (mentor)
• Član povjerenstva: Goran Delač (predsjednik povjerenstva)
• Član povjerenstva: Lucija Šikić (član povjerenstva)
• Član povjerenstva: Petar Afrić (član povjerenstva)
• Ustanova koja je dodijelila akademski / stručni stupanj: Sveučilište u Zagrebu; Fakultet elektrotehnike i računarstva; Zagreb
• Datum i država obrane: 2021-09-01, Hrvatska
• Znanstveno / umjetničko područje, polje i grana: TEHNIČKE ZNANOSTI; Računarstvo

Sažetak

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.

Sažetak (engleski)

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.

• Ključne riječi: Duboko učenje; Obrada prirodnog jezika; Sažimanje teksta; Python
• Ključne riječi (engleski): Deep learning; Natural language processing; Text summarization; Python
• Jezik: hrvatski
• URN:NBN: urn:nbn:hr:168:883229
• Studijski program: Naziv: Računarstvo; Vrsta studija: sveučilišni; Stupanj studija: preddiplomski; Akademski / stručni naziv: sveučilišni/a prvostupnik/ prvostupnica (baccalaureus/baccalaurea) inženjer/inženjerka računarstva (univ.bacc.ing.comp.)
• Vrsta resursa: Tekst
• Način izrade datoteke: Izvorno digitalna
• Prava pristupa: Zatvoreni pristup
• Datum i vrijeme pohrane: 2023-01-13 15:37:05