TY - JOUR ID - TI - Multi-Document Text Summarization using Fuzzy Logic and Association Rule Mining تلخيص النصوص المتعددة باستخدام المنطق الضبابي مع تعدين القوانين المشتركه AU - Suhad Malallah سهاد مال الله PY - 2017 VL - IS - 41 SP - 241 EP - 258 JO - Al-Rafidain University College For Sciences مجلة كلية الرافدين الجامعة للعلوم SN - 16816870 AB - Information is very necessary. The huge quantity of information on the Internet makes text summarization research increase rapidly. Text summarization is the process of choosing significant sentences from one or multi-document without losing the main ideas of the original text. In this paper a new multi-document English text summarization was proposed, which is based on linguistic and statistical features of the sentences. The extracted features fed to the fuzzy logic system, then the Apriori algorithm used for association rule extraction. The proposed model is performed using dataset supplied by the Text Analysis Conference (TAC-2011) for English documents. The results were measured by using Recall-Oriented Understudy for Gisting Evaluation(ROUGE). The obtained results support the effectiveness of the proposed model.

بالنظر لكثرة المعلومات الموجودة في شبكة الاتصالات وأهميتها أزداد ألاهتمام بالبحوث التي تتناول تلخيص النصوص. عملية التلخيص أما أن تكون لنص واحد أو لمجموعة من النصوص بحيث تحافظ عملية التلخيص على الافكار الاساسية للنصوص الملخصة. في هذا البحث تم أقتراح طريقة تعتمد على أستخلاص الخواص اللغوية والاحصائية للجمل ومن ثم تقدم هذة لاعطاها تصنيفات بعدها يتم تقديمها الخصائص للمنطق الضبابي ((Fuzzy logic لخوارزمية Apriori لغرض أستخراج القوانين الخاصة بتصنيف الجمل التي تكون اما مهمة أو غير مهمه. كما تم حساب النتائج باستخدام ( (TAC-2011تم تطبيق البرنامج على قاعده بيانات(ROUGE) Recall-Oriented Understudy for Gisting Evaluation ER -