TY - JOUR ID - TI - Hybrid Proposed Method Using Statistical Linguistic Features (SLF) And Neural Network In Arabic Texts Summarization خوارزمية هجينة مقترحة باستخدام الصفات الاحصائية اللغوية SLF والشبكات العصبية لتلخيص النصوص العربية AU - Iman Qays Abduljalee Amal Hameed Khaleel suhad muhajer kareem إيمان قيس عبد الجليل أمل حميد خليل سهاد مهجر كريم PY - 2015 VL - 33 IS - 1A SP - 14 EP - 31 JO - Basrah Journal of Science (Bas J Sci) مجلة البصرة للعلوم SN - 26648288 26648296 AB - With the counting growth of electronic information on World Wide Web, it has become necessary important to provide mechanisms to find and present a shorter version would suffice, so that automatic text summarization technique which plays an important role to help users to determine whether it has to do with information they need or not. In this paper we present a short historical overview and advancement of automatic text summarization and the most relevant approaches currently used in this area. We proposed a new technique in automatic summarization area for Arabic news articles using a neural network by selecting important sentences from the original text and put it in the summary. A Multi-layer Perceptron neural network (MLP) is trained to learn the relevant characteristics of sentences that should be included in the summary of the article. The neural network is then modified to generalize and combine the relevant characteristics apparent in summary sentences . Finally, system is evaluated by comparing the final summary of the system with the summary produced by expert in Arabic language, we measure the performance of the system by computing the precision, recall and F-Measure and we obtain good result that we display in the conclusion.

مع الزيادة المستمرة لنمو المعلومات الالكترونية المتوفرة على الشبكة العنكبوتية، أصبح من الضروري والمهم للحصول على آلية لتمثيل وتقديم نص بأسلوب مختصر ومفيد، لذلك ظهرت تقنية التلخيص الآلي للنصوص والتي تلعب دورا مهما في مساعدة المستخدم لتحديد ما يحتاجه من تلك النصوص. في هذا البحث سنقدم نبذة تاريخية مختصرة عن تلخيص النصوص واغلب الطرق ذات الصلة المستخدمة حاليا في هذا المجال. حيث تم اقتراح تقنية جديدة في مجال التلخيص الآلي للمقالات الإخبارية العربية باستخدام مفهوم الشبكات العصبية. حيث تم اختيار الجمل المهمة من النص الأصلي ووضعها في الخلاصة , ومن خلال تدريب شبكة Multi-layer Perceptron تم استخراج الخصائص ذات العلاقة من الجمل التي ينبغي أن تدرج في الخلاصة, وبعد ذلك تم تعديل الشبكة العصبية (MLP) بالتعميم والجمع بين الخصائص ذات الصلة لتظهر في جمل الخلاصة. وأخيرا، النظام تم تقييمه بمقارنة الخلاصة النهائية للنظام مع الخلاصة التي كتبها الخبير اللغوي في مجال اللغة العربية، وقمنا بقياس انجازيه النظام وذلك بحساب مقاييس الدقة و الاسترجاع ومقياسF-Measure . أثناء التقييم حصلنا على نتائج جيدة موضحة في الاستنتاج. ER -