Text Summarization Using Latent Semantic Analysis

Abstract

Özet çıkarma sistemleri, kullanıcının ihtiyacı olan bilginin sıkıştırılarak sunulması ihtiyacını çözer. Literatürde doğru biçimde oluşturulmuş özetler çıkarmak için farklı yaklaşımlar mevcuttur. Bu yaklaşımların en yenilerinden biri de Gizil Anlamsal Analiz (Latent Semantic Analysis) metodudur. Bu tezde, Gizil Anlamal Analiz tabanlı farklı özetçıkarma algoritmaları açıklanmış ve iki yeni Gizil Anlamsal Analiz tabanlı algoritma sunulmuştur. Algoritmalar Türkçe ve İngilizce veri setleri kullanılarak test edilmiş ve performans sonuçları ROUGE değerleri kullanılarak karşılaştırılmıştır.

Text summarization solves the problem of presenting the information needed by a user in a compact form. There are different approaches to create well formed summa-ries in literature. One of the newest methods in text summarization is the Latent Se-mantic Analysis (LSA) method. In this thesis, different LSA based summarization algorithms are explained and two new LSA based summarization algorithms are proposed. The algorithms are evaluated on Turkish and English documents, and their performances are compared using their ROUGE scores.