Հ. Պ. Luhn-ն առաջինն էր, ով հայտնագործեց տեքստի ավտոմատ ամփոփումը 1958 թվականին [24]: NLP համայնքը հորինել է ամփոփման ենթաոլորտը. Ռադևը և այլք [28] ասում են, որ մեկ կամ մի քանի փաստաթղթեր մշակվում են և կազմվում է կարճ ամփոփում, որը պակաս է բնօրինակ փաստաթղթերի չափից:
Ինչպե՞ս է օգտագործվում ավտոմատացված ամփոփումը:
Ավտոմատ ամփոփումը տվյալների մի շարք հաշվողականորեն կրճատելու գործընթացն է՝ ստեղծելու ենթաբազմություն (ամփոփում), որը ներկայացնում է ամենակարևոր կամ համապատասխան տեղեկատվությունը սկզբնական բովանդակության մեջ: Բացի տեքստից, կարելի է ամփոփել նաև պատկերներ և տեսանյութեր։
Ինչո՞ւ է մեզ անհրաժեշտ տեքստի ավտոմատ ամփոփումը:
Փաստաթղթերը ուսումնասիրելիս ամփոփագրերը հեշտացնում են ընտրության գործընթացը:Ավտոմատ ամփոփումը բարելավում է ինդեքսավորման արդյունավետությունը Ավտոմատ ամփոփման ալգորիթմներն ավելի քիչ կողմնակալ են, քան մարդկային ամփոփիչները: Անհատականացված ամփոփագրերն օգտակար են հարցեր պատասխանող համակարգերում, քանի որ դրանք տրամադրում են անհատականացված տեղեկատվություն:
Ի՞նչ է վերացական ամփոփումը:
Վերացական ամփոփումը առաջադրանք է բնական լեզվի մշակման մեջ (NLP), որի նպատակն է ստեղծել սկզբնաղբյուր տեքստի հակիրճ ամփոփում… Աբստրակտիվ ամփոփումը տալիս է մի շարք հավելվածներ տարբեր տիրույթներում, գրքերից և գրականությունից մինչև գիտություն և հետազոտություն և զարգացում, մինչև ֆինանսական հետազոտություններ և իրավական փաստաթղթերի վերլուծություն:
Ի՞նչ է ամփոփումը NLP-ում:
Տեքստի ամփոփումը ավելի երկար տեքստային փաստաթղթի կարճ, համահունչ և սահուն ամփոփում ստեղծելու գործընթաց է և ներառում է տեքստի հիմնական կետերի ուրվագծում… Երկու տարբեր մոտեցումներ, որոնք. Տեքստի ամփոփման համար օգտագործվում են՝ Extractive Summarization. Վերացական ամփոփում.
