Modeli dubokog učenja za automatsko sažimanje dokumenta : diplomski rad - Kukovačec, Marin (M. Kukovačec, 2019)
Sažetak na hrvatskom: Automatsko sažimanje dokumenta jedan je od važnijih zadataka u obradi prirodnoga jezika. Dobar postupak sažimanja u obzir uzima dva aspekta teksta: (1) njegovu informacijsku strukturu, tako da zadržava informacijski relevantne i ispušta manje relevantne dijelove, te (2) koherentnost odnosno kohezivnost teksta. Dva glavna pristupa automatskom sažimanju su ekstraktivno sažimanje, kod kojega se koriste dijelovi izvornoga teksta, te apstraktivno sažimanje, kod kojega se generira novi tekst na temelju izvornoga teksta. Razvojem dubokog učenja došlo je do značajnog napretka u području sažimanja dokumenata, posebice u apstraktivnim pristupima.Tema rada jesu modeli za automatsko sažimanje dokumenta temeljeni na dubokom učenju. Napraviti pregled postojećih metoda ekstraktivnog i apstraktivnog sažimanja, s naglaskom na postupke temeljene na dubokom učenju. Razviti i implementirati modele dubokog učenja za ekstraktivno i apstraktivno sažimanje za engleski jezik. Za razvoj i vrednovanje modela koristiti javno dostupne skupove podataka, kao što su DUC i CNN/Daily Mail. Provesti eksperimentalno vrednovanje modela, usporedbu s postojećim modelima i statističku analizu rezultata. Radu priložiti izvorni i izvršni kod razvijenog sustava, skupove podataka i programsku dokumentaciju te citirati korištenu literaturu.