Název:
Metody sumarizace dokumentů na webu
Překlad názvu:
Methods of Document Summarization on the Web
Autoři:
Belica, Michal ; Očenášek, Pavel (oponent) ; Bartík, Vladimír (vedoucí práce) Typ dokumentu: Diplomové práce
Rok:
2013
Jazyk:
cze
Nakladatel: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií
Abstrakt: [cze][eng]
Práce se zabývá sumarizací dokumentů ve formátu HTML. Jako jazyk webových dokumentů byla zvolena čeština. Práce je zaměřená na algoritmy sumarizace textů. Součástí práce je však i předzpracování sumarizovaného dokumentu a převod textu na reprezentaci vhodnou pro sumarizační algoritmy. Práce krátce pojednává o všeobecném dolování textů a později se zaměřuje na sumarizaci. Představené jsou dva jednoduché sumarizační algoritmy, přičemž práce se zaměřuje na pokročilý algoritmus využívající latentní sémantické analýzy. Výsledkem práce je návrh a implementace sumarizačního modulu pro jazyk Python. Souhrny generované implementovanými sumarizačními metodami jsou v závěrečné kapitole porovnány pomocí evaluačních metod i z pohledu subjektivního hodnocení autora práce.
The work deals with automatic summarization of documents in HTML format. As a language of web documents, Czech language has been chosen. The project is focused on algorithms of text summarization. The work also includes document preprocessing for summarization and conversion of text into representation suitable for summarization algorithms. General text mining is also briefly discussed but the project is mainly focused on the automatic document summarization. Two simple summarization algorithms are introduced. Then, the main attention is paid to an advanced algorithm that uses latent semantic analysis. Result of the work is a design and implementation of summarization module for Python language. Final part of the work contains evaluation of summaries generated by implemented summarization methods and their subjective comparison of the author.
Klíčová slova:
dolování z dat; extrakce dat z webu; latentní sémantická analýza; LSA; NLP; Python; redukce dat; singulární dekompozice; sumarizace textů; SVD; zpracovávání přirozeného jazyka; data mining; data reduction; latent semantic analysis; LSA; natural language processing; NLP; Python; singular value decomposition; SVD; text summarization; web-data extraction
Instituce: Vysoké učení technické v Brně
(web)
Informace o dostupnosti dokumentu:
Plný text je dostupný v Digitální knihovně VUT. Původní záznam: http://hdl.handle.net/11012/53529