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BRSA-ESDS: A Binary Reptile Search Algorithm for Extractive Single Document Summarization
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PRE
AI
DOI：10.24138/jcomss-2025-0187.png)
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摘要
En 中文
由于许多实际应用中文本信息的数量不断增长，摘要系统正变得越来越流行。本文提出了一种新颖的方法来对单个文档进行摘要，将其建模为一个优化问题，并使用蜥蜴搜索算法（RSA）来解决它。该算法受鳄鱼捕猎行为的启发，包括两个主要步骤：环绕和捕猎。环绕步骤需要高步行或腹步行阶段，而捕猎步骤需要协调或合作。本研究提出该算法的二进制版本，称为BRSA-ESDS，通过选择原始文本中的一组句子来实现自动文本摘要系统。该算法优化一个目标函数以保持语言质量，基于许多因素，包括压缩摘要的可读性和一致性，同时提高其覆盖率。该模型通过优化目标函数因素的调和平均值，确保摘要中选定句子的多样性和覆盖率。此外，该模型控制摘要的长度以确保其可读性。结果使用ROUGE指标在文档理解会议（DUC）基准数据集上与最先进的方法进行比较。根据ROUGE分数，我们的方法始终优于其他方法。
Keyword:
Extractive text summarization
reptile search algorithm
multi-objective optimization
meta-heuristic algorithm
swarm intelligence
