18、孟加拉语文本摘要与孟加拉国降雨预测研究

孟加拉语文本摘要与孟加拉国降雨预测研究

在自然语言处理和气象预测领域，分别有针对孟加拉语文本摘要优化以及孟加拉国降雨预测的重要研究。以下将详细介绍相关内容。

孟加拉语文本摘要研究

文本摘要在自然语言处理中是一项重要任务，研究者们探索了多种方法来解决该问题。

• 相关工作方法

  • TF - IDF与句子聚类 ：Akter等人运用TF - IDF计算单词和句子得分，随后进行句子聚类来生成摘要。
  • 预训练模型 ：Tangsali等人探索预训练模型，并对ILSUM 2022印度语言数据集进行了多项数据处理任务。
  • 基于排名的文本摘要 ：测量句子与参考句的相似度是文本排名的关键方法。例如，Masum等人提出了用于孟加拉语句子相似度测量的方法，他们使用不同算法计算两个孟加拉语摘要句子之间的WMD来比较差异。Shibli等人开发了基于文本排名的流程，使用九个免费的反向音译工具将罗马化孟加拉语自动反向音译为孟加拉语，并基于BERT的句子相似度图使用排名算法选择最佳音译结果。Achananuparp等人评估了包括BERT在内的不同句子相似度度量的效率。此外，Lee、Nogueira和Tangsali等人使用各种基于BERT的模型对段落和文档进行排名。

• 研究结论
  文本摘要对于浓缩大量文本和提取关键信息是有价值的工具。对于像孟加拉语这样的低