Pamukkale Univ Muh Bilim Derg. Ahead of Print: PAJES-77905 | DOI: 10.5505/pajes.2023.77905

System of Automatic Scientific Article Summarizaton in Turkish

Nazan Kemaloðlu Alagöz¹, Ecir Ugur Kucuksille^2
1Applied Sciences Universty Of Isparta, Isparta
²Suleyman Demirel Universty, Isparta

The widespread use of the internet today, along with the rapidly increasing information, has brought along great information pollution. it has become a big problem for internet users to obtain meaningful data from this large and noisy data. Text summarization, which is generally used on texts obtained from digital media, has also been used for summarizing scientific articles in different fields. in this study, a scientific text summary study was carried out to be used on Turkish articles written in the field of informatics. A large Turkish informatics Literature data set was created with the articles collected from Dergipark. in addition to the text pre-processing studies available in the literature on this data set, a new original pre-processing function has been developed by the scientific article format. While summarizing, Deep Belief Networks (DBN), which has an increasing use in the field of natural language processing in the literature, has been used. To measure the performance of the developed system, reference summaries were created with the BERT algorithm, which is a pre-trained natural language processing model. After the scientific articles were summarized with BERT and Deep Belief Networks, the abstracts were compared with BERT Score and BART Score, a specialized comparison metric of the BERT Model. The results showed that the developed Turkish informatics Literature Summarization Method constitutes a summary of a scientific article with 0.78 F-Score and 0.68 BART Score in the BERT Score metric.

Keywords: Turkish Natural Language Processing, Automatic Text Summarization, Deep Belief Networks, BERT Score, BART Score

---

Türkçe Otomatik Bilimsel Makale Özetleme Sistemi

Nazan Kemaloðlu Alagöz¹, Ecir Ugur Kucuksille^2
1Isparta Uygulamalý Bilimler Üniversitesi, Isparta
²Süleyman Demirel Üniversitesi, Isparta

Günümüzde internet kullanýmýnýn yaygýnlaþmasý, hýzla artan bilgi ile birlikte büyük bir bilgi kirliliðini de beraberinde getirmiþtir. bu büyük ve gürültülü verilerden anlamlý veriler elde etmek internet kullanýcýlarý için büyük bir sorun haline gelmiþtir. Genellikle dijital ortamlardan elde edilen metinler üzerinde kullanýlan metin özetleme, farklý alanlardaki bilimsel makalelerin özetlenmesinde de kullanýlmaktadýr. Bu çalýþmada biliþim alanýnda yazýlmýþ Türkçe makaleler üzerinde kullanýlmak üzere bilimsel metin özet çalýþmasý yapýlmýþtýr. Dergipark'tan toplanan makalelerle geniþ bir Türk Biliþim Literatürü veri seti oluþturulmuþtur. Bu veri seti üzerinde literatürde mevcut olan metin ön iþleme çalýþmalarýna ek olarak bilimsel makale formatý ile yeni özgün bir ön iþleme fonksiyonu geliþtirilmiþtir. Özetleme yapýlýrken literatürde doðal dil iþleme alanýnda kullanýmý giderek artan Deep Belief Networks (DBN) kullanýlmýþtýr. Geliþtirilen sistemin performansýný ölçmek için önceden eðitilmiþ bir doðal dil iþleme modeli olan BERT algoritmasý ile referans özetleri oluþturulmuþtur. Bilimsel makaleler BERT ve Deep Belief Networks ile özetlendikten sonra, özetler BERT Puaný ve BERT Modeli'nin özel bir karþýlaþtýrma metriði olan BART Puaný ile karþýlaþtýrýldý. Elde edilen sonuçlar, geliþtirilen Türk Biliþim Literatür Özetleme Yöntemi'nin BERT Puaný metriðinde 0.78 F-Puan ve 0.68 BART Puaný ile bilimsel bir makalenin özetini oluþturduðunu göstermiþtir.

Anahtar Kelimeler: Türkçe Doðal Dil Ýþleme, Otomatik Metin Özetleme, Derin Ýnanç Aðlarý, BERT Skor, BART Skor

---