แจ้งเอกสารไม่ครบถ้วน, ไม่ตรงกับชื่อเรื่อง หรือมีข้อผิดพลาดเกี่ยวกับเอกสาร ติดต่อที่นี่ ==>
หากไม่มีอีเมลผู้รับให้กรอก thailis-noc@uni.net.th ติดต่อเจ้าหน้าที่เจ้าของเอกสาร กรณีเอกสารไม่ครบหรือไม่ตรง

Abstractive text summarization using attention-based stacked LSTM

Organization : Centre for Advanced Studies. Department of Computer Science and Engineering
Email : 20mcs08@cas.res.in

Organization : Centre for Advanced Studies. Department of Computer Science and Engineering
Email : vrinda@cas.res.in
keyword: Automatic summarization (Computer science)
LCSH: Text processing (Computer science)
LCSH: Machine learning
LCSH: Natural language processing (Computer science)
Abstract: Every day, the amount of textual data created increases exponentially, both in terms of complexity and volume. Massive amounts of information are generated by social media, news articles, emails, text messages and other resources, making it difficult to read lengthy language materials. Our main objective in the paper is to obtain a short understandable and fluent abstractive summary of any given text. The Abstractive Text Summarizer automatically gives the summary of the text by generating new phrase, rephrasing or using the new words which are not present in the original text. In this paper, a machine learning architecture i.e. Stacked LSTM based on attention mechanism using Sequence-to-Sequence model is proposed , to generate the summary using abstractive approach for Amazon reviews of fine foods dataset . Our approach allows the model to accept content and provide a concise summary that may clearly describe the gist of the original text. The experiments on Amazon reviews of fine foods dataset show that our model obtained BLEU Score as 0.91 for a test set
King Mongkut's University of Technology North Bangkok. Central Library
Address: BANGKOK
Email: library@kmutnb.ac.th
Created: 2022
Modified: 2024-05-15
Issued: 2024-05-15
บทความ/Article
application/pdf
BibliograpyCitation : In IEEE Computer Society. 2022 Fifth International Conference on Computational Intelligence and Communication Technologies (CCICT 2022) (pp.236-241). Los Alamitos, CA : IEEE Computer Society
eng
©copyrights King Mongkut's University of Technology North Bangkok
RightsAccess:
ลำดับที่.ชื่อแฟ้มข้อมูล ขนาดแฟ้มข้อมูลจำนวนเข้าถึง วัน-เวลาเข้าถึงล่าสุด
1 CCICT 2022pp.236-241.pdf 328.92 KB
ใช้เวลา
0.034135 วินาที

Singh, Mimansha
Title Contributor Type
Abstractive text summarization using attention-based stacked LSTM
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ
Singh, Mimansha;Yadav, Vrinda

บทความ/Article
Yadav, Vrinda
Title Contributor Type
Early detection of Parkinson's disease using convolutional neural network
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ
Kumar, Tapesh;Tiwari, Aditya;Yadav, Vrinda

บทความ/Article
Abstractive text summarization using attention-based stacked LSTM
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ
Singh, Mimansha;Yadav, Vrinda

บทความ/Article
Copyright 2000 - 2026 ThaiLIS Digital Collection Working Group. All rights reserved.
ThaiLIS is Thailand Library Integrated System
สนับสนุนโดย สำนักงานบริหารเทคโนโลยีสารสนเทศเพื่อพัฒนาการศึกษา
กระทรวงการอุดมศึกษา วิทยาศาสตร์ วิจัยและนวัตกรรม
328 ถ.ศรีอยุธยา แขวง ทุ่งพญาไท เขต ราชเทวี กรุงเทพ 10400 โทร. โทร. 02-232-4000
กำลัง ออน์ไลน์
ภายในเครือข่าย ThaiLIS จำนวน 5
ภายนอกเครือข่าย ThaiLIS จำนวน 2,196
รวม 2,201 คน

More info..
นอก ThaiLIS = 293,312 ครั้ง
มหาวิทยาลัยสังกัดทบวงเดิม = 354 ครั้ง
มหาวิทยาลัยราชภัฏ = 224 ครั้ง
มหาวิทยาลัยเอกชน = 109 ครั้ง
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีราชมงคล = 9 ครั้ง
สถาบันพระบรมราชชนก = 7 ครั้ง
หน่วยงานอื่น = 5 ครั้ง
มหาวิทยาลัยสงฆ์ = 1 ครั้ง
รวม 294,021 ครั้ง
Database server :
Version 2.5 Last update 1-06-2018
Power By SUSE PHP MySQL IndexData Mambo Bootstrap
มีปัญหาในการใช้งานติดต่อผ่านระบบ UniNetHelp


Server : 8.199.134
Client : Not ThaiLIS Member
From IP : 216.73.216.202