COMPARATIVE EVALUATION MODEL BASED ON EXPERT SYSTEMS FOR ABSTRACTIVE SUMMARIZATION OF SCIENTIFIC TEXTS
##plugins.pubIds.doi.readerDisplayName##:
https://doi.org/10.54309/IJICT.2026.25.1.016Кілт сөздер:
: абстрактивті рефераттау, BART, ROUGE, NLP, мәтін генерациясы, модельдерді бағалауАңдатпа
Ғылыми жарияланымдар санының артуы ғылыми мәтіндерді рефераттаудың тиімді әдістерін қолдануды қажет етеді. Дәстүрлі экстрактивті тәсілдер мәтіннің логикалық құрылымын сақтауға мүмкіндік бермейді, ал абстрактивті жалпылау әдістері құрылымы күрделі құжаттарды өңдеу барысында қиындықтарға тап болады. Осы зерттеуде ғылыми мәтіндерді абстрактивті жалпылау сапасын арттыруға бағытталған салыстырмалы бағалау моделі ұсынылады. Зерттеуде BART-base және BART-large модельдеріне салыстырмалы бағалау жүргізілді. Модельдерді қосымша оқыту үшін arXiv және PubMed дерекқорларынан алынған 17 038 құжаттан тұратын корпус пайдаланылды. ROUGE және BLEU метрикалары арқылы жүргізілген бағалау нәтижелері BART-large моделінің BART-base моделінен жоғары нәтиже көрсеткенін анықтады: ROUGE-1 = 0,2224, ROUGE-2 = 0,0695 және BLEU = 0,29. Ал BART-base моделі ROUGE-1 = 0,1932 және BLEU = 0,25 нәтижелеріне қол жеткізді. Сонымен қатар, BART-large моделі сөз тіркестері деңгейінде жоғарырақ мәтіндік үйлесімділік көрсетті.
##plugins.generic.usageStats.downloads##
Жүктеулер
Жарияланды
Дәйексөзді қалай келтіруге болады
Журналдың саны
Бөлім
Лицензия
Авторлық құқық (c) 2026 ХАЛЫҚАPАЛЫҚ АҚПАРАТТЫҚ ЖӘНЕ КОММУНИКАЦИЯЛЫҚ ТЕХНОЛОГИЯЛАР ЖУРНАЛЫ

Бұл жұмыс Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Дүние жүзінде.
https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/deed.en