TY -的A2 -卡里尔,艾哈迈德Mostafa盟——Wazery Y.M. AU -萨利赫,Marwa e . AU - Alharbi阿卜杜拉AU -阿里,Abdelmgeid a . PY - 2022 DA - 2022/01/11 TI -摘要式的基于深度学习阿拉伯语的文本摘要SP - 1566890六世- 2022 AB -文本总结(TS)被认为是最困难的任务之一,在自然语言处理(NLP)。最重要的挑战之一是,反对现代计算机系统的功能与所有它的新改进。许多论文和研究解决这个任务在文学但在萃取进行总结,其中一些正在进行抽象总结,尤其是在阿拉伯语由于其复杂性。在本文中,一个抽象的阿拉伯语的文本摘要系统,提出了基于sequence-to-sequence模型。这个模型是通过两个组件,编码器和译码器。我们的目标是开发sequence-to-sequence模型使用几个深人工神经网络调查,达到最佳的性能。不同层的封闭的复发性单位(格勒乌),长期短期记忆(LSTM)和双向长期短期记忆(BiLSTM)用于开发编码器和译码器。此外,全球注意力机制已经被使用,因为它提供了更好的结果比当地的注意机制。此外,AraBERT预处理被应用在数据预处理阶段模型,帮助理解阿拉伯语词汇,达到最先进的成果。此外,比较skip-gram和连续袋的话(CBOW) word2Vec字嵌入模型。 We have built these models using the Keras library and run-on Google Colab Jupiter notebook to run seamlessly. Finally, the proposed system is evaluated through ROUGE-1, ROUGE-2, ROUGE-L, and BLEU evaluation metrics. The experimental results show that three layers of BiLSTM hidden states at the encoder achieve the best performance. In addition, our proposed system outperforms the other latest research studies. Also, the results show that abstractive summarization models that use the skip-gram word2Vec model outperform the models that use the CBOW word2Vec model. SN - 1687-5265 UR - https://doi.org/10.1155/2022/1566890 DO - 10.1155/2022/1566890 JF - Computational Intelligence and Neuroscience PB - Hindawi KW - ER -