Automatische Zusammenfassung von Textclustern

Abstract

Das Internet bietet eine ständig wachsende Menge an Informationen zu fast jedem Thema. Allerdings kann das Suchen nach bestimmten Informationen mit großem Zeitaufwand verbunden sein. Um das Finden und Wiederfinden von richtigen Informationen zu erleichtern, tauchten erste Suchmaschinen auf. Allerdings ist das Ergebnis einer Suchanfrage, in dem alle für den Nutzer relevanten Seiten aufgelistet werden, in der heutigen Zeit nicht mehr geeignet. Extraktionsalgorithmen für automatische Zusammenfassungen können hierbei helfen, einen bzw.<br />mehrere Texte zu einem Thema auf den wesentlichen Inhalt zu verkürzen, so dass Leser schnell und hochinformativ mit den Kernpunkten der Texte versorgt werden.<br />Der Ausgangspunkt dieser Arbeit ist die automatische Zusammenfassung von Text Clustern. Es sollen verschiedene Ansätze, wie auch neue Methoden der automatischen Erstellung von Zusammenfassungen vorgestellt und analysiert werden. Weiters sollen die automatisch erstellten Zusammenfassungen in einer Evaluation mit manuell verfassten Zusammenfassungen verglichen werden.<br />

The internet offers a constantly growing amount of information to almost any desired topic, however, with the setback that it is time-consuming. The first search engines emerged so as to alleviate the problem of searching for relevant information. Nevertheless, it seems as though listings of the search results of relevant sites are no longer suitable. Thus, additional methods such as extraction algorithms for automatic summaries have been established to help reduce several texts on a topic to the essential contents. Consequently, the main points of the texts are rapidly acquired and clearer to the reader. This work mainly focuses on automatic summarization of text clusters.<br />Here, we present and analyze different approaches, as well as new methods for the generation of automatic summaries. Moreover, these will be evaluated and compared with human written summaries.