Розробка бібліотеки узагальнення тексту засобами Python

Abstract

UA : Робота викладена на 55 сторінках друкованого тексту, містить 28 рисунків, 10 таблиць, 38 джерел. Об’єкт дослідження: Об’єкт дослідження: процес автоматичного узагальнення тексту. Мета роботи: розробка бібліотеки узагальнення текстів засобами екстракційних алгоритмів. Методи дослідження: об'єктно орієнтований аналіз, методи програмної інженерії, методи аналізу даних. У кваліфікаційній роботі розглядаються поширені методи для розв’язання задачі автоматичного узагальнення тексту, наведено їх переваги та недоліки. Розглянуто основні поняття «стемінг», «лематизація», «стоп-слова». На основі цього матеріалу розроблена бібліотека з можливістю створення резюме тексту для двох мов. Результати можуть бути використані для створення анотацій та як модулі в системах обробки природньої мови.

EN : The work is presented on 55 pages of printed text, 28 figures, 10 tables, 38 references. The object of the study is automatic text summarization process. The aim of the study is to develop the text summarization library, by using extractive algorithms. The methods of research are object oriented methods, software engineering methods, data analysis methods. In a masters’ qualifying paper common approaches for solving the text summarization task and their advantages and disadvantages are given. Also reviewed such concepts as «stemming», «lemmatization» and «stop words». Based on this theoretical material the text summarization library with two language supporting was developed. The results can be used for annotation creation and as subsystems for natural language processing systems.