A Single Document Assamese Text Summarization Using a Combination of Statistical Features and Assamese WordNet

In diesem Aufsatz wird ein extraktiver Text-Zusammenfassungs-Ansatz mit assamesischem WordNet vorgeschlagen, und die Schwierigkeiten, mit denen die Zusammenfassung im assamesischem Dokument konfrontiert ist, werden diskutiert. Die assamesischsprachige Sprache ist eine niedrige Sprache. Synset wird aus assamesischem WordNet angewendet. Die verschiedenen Merkmale, die zur Identifizierung der wichtigsten Sätze verwendet werden, um effektive zusammenfassende Aspekte wie TF-IDF, Satzlänge, Satzposition und numerische Identifikation zu erzeugen, werden berücksichtigt. Die automatische Textzusammenfassung in der assamesischsprachigen Sprache befindet sich noch in einem frühen Stadium und diese Sprache hat keinen eigenen Ansatz. Daher wird der Ansatz der Textzusammenfassung mit den Ansätzen in bengalischen und Bangla verglichen, da diese Sprachen eine Schrift gemeinsam haben, die mit leichten Abweichungen in bestimmten Buchstaben recht ähnlich ist. Die Effektivität unseres vorgeschlagenen Ansatzes wird durch eine Reihe von Experimenten demonstriert, die mit Hilfe von ROUGE durchgeführt werden, und die Bewertung wird anhand von Präzision, Recall und F1-Score dargestellt.