@Article{, title={Automatic Summarization System For Arabic Texts نظام تلخيص آلي للنصوص العربية}, author={Yusra Malik Dumamad Suhad Muhajer Kareem د.يسرى مالك ضمد و سهاد مهجر كريم}, journal={Basrah Journal of Science (Bas J Sci) مجلة البصرة للعلوم}, volume={30}, number={1A arabic}, pages={63-75}, year={2012}, abstract={Automatic summarization plays an important role in light of the development of World Wide Web, which represents the most important ways to manage the large amount of text information that a user needs to read the text and by reducing the amount of text to help determine whether it has to do with the information they need or not. In this paper we proposed the automatic system for the Arabic text, trying to imitate human behavior so in writing the summary of the text provided. In this paper deals with method of a hybrid (statistical, linguistic), where we proposed several mathematical equations that merging a set of text properties to process the original text and get a find a summary coherent that contain useful information then was selected its efficient in the production of a summary is good and using the algorithm MMR has been removed redundant from sentences Summary produced. And then evaluated by comparing the fin Summary of the system with the summaries produced by experts in the Arabic language using ROUGE evaluation system by computing the precision, recall and F-Measure. The results were good and very encouraging , note that the systems summary of the Arabic language are very small compared with the rest of the languages. The system is programmed in Delphi 7 language.

يلعب التلخيص الآلي دورا مهما في ظل تطور الشبكة العنكبوتية والذي يمثل أهم الطرق لإدارة الكمية الكبيرة لمعلومات النص التي يحتاجها المستخدم للقراءة وذلك بتقليل كميته ليساعده بتحديد فيما إذا كان له علاقة بالمعلومات التي يحتاجها ام لا. في هذا البحث قدمنا نظام تلخيص آلي للنص العربي محاولين بذلك تقليد سلوك الإنسان في كتابة الخلاصة للنص المقدم. يتناول بحثنا طريقة هجينة (إحصائية ، لغوية) حيث اقترحنا عدة معادلات رياضية بدمج مجموعة من خصائص النص لمعالجة النص الأصلي والحصول على خلاصة متماسكة تحتوي على المعلومات المفيدة بعدها تم اختيار أكفأها في إنتاج خلاصة جيدة وباستخدام خوارزمية MMR تم إزالة الفائضية من جمل الخلاصة الناتجة. ثم قيمت الخلاصة النهائية بمقارنتها مع الخلاصات التي كتبها خبراء في اللغة العربية باستخدام نظام التقييم ROUGE المتمثل بقياس نسبة الدقة Precision والاسترجاع Recall ومقياس F-Measure. كانت النتائج جيدة ومشجعة جدا كما موضحة في نتائج التقييم علما أن أنظمة التلخيص للغة العربية قليلة جدا مقارنة مع بقية اللغات. تم برمجة النظام بلغة دلفي 7.} }