Resumen

En la actualidad, los sistemas automáticos de resumen de texto multidocumento pueden recuperar con éxito las frases de resumen de los documentos de entrada. Sin embargo, tienen muchas limitaciones, como la extracción inexacta de las frases esenciales, una cobertura baja, poca coherencia entre las frases y redundancia. Este artículo introduce un nuevo concepto de enfoque de marca de tiempo con el enfoque de Clasificación Bayesiana Ingenua para la summarización de texto multidocumento. La marca de tiempo proporciona al resumen un aspecto ordenado, lo que logra un resumen con apariencia coherente. Extrae la información más relevante de los múltiples documentos. Aquí, también se utiliza una estrategia de puntuación para calcular la puntuación de las palabras y obtener la frecuencia de las palabras. Se estima una mayor calidad lingüística en términos de legibilidad y comprensión. Para mostrar la eficacia del método propuesto, este artículo presenta la comparación entre los métodos propuestos y el algoritmo MEAD existente. El procedimiento de marca de tiempo también se aplica

• Materias:Transporte ferroviario Extracción cinética Estudio poblacional Comportamiento ingestivo Técnica quirúrgica
• Subjects:Railway transport Kinetic extraction Population study Ingestive behavior Surgical technique
• Palabras claves:Sistemas de resumen de texto automático y multidocumento; Enfoque de marca de tiempo; Enfoque de clasificación bayesiana ingenua; Estrategia de puntuación; Calidad lingüística
• Keywords:Automatic; Multidocument text summarization systems; Timestamp approach; Nave Bayesian Classification approach; Scoring strategy; Linguistic quality