Podsumowanie tekstu polega na automatycznym odczytaniu treści tekstowej i wygenerowaniu podsumowania. Celem podsumowania tekstu jest informowanie użytkowników bez konieczności czytania każdego szczegółu, co poprawia produktywność użytkowników.
Język naturalny w połączeniu z przetwarzaniem przez uczenie maszynowe ułatwił streszczanie długich ilości tekstu w spójne i płynne podsumowanie, które zawiera tylko najważniejsze idee dokumentu. Chociaż był to tylko wycinek rzeczy, które NLP zrobiło dla technologii, było to jedno z najbardziej pomocnych.
Proces tworzenia zwięzłego, spójnego i płynnego streszczenia dłuższego dokumentu tekstowego, który obejmuje podkreślenie najważniejszych punktów tekstu, nazywany jest podsumowaniem tekstu.
Podsumowaniem może być akapit tekstu znacznie krótszy od treści oryginalnej, podsumowanie jednowierszowe lub zestaw fraz podsumowujących. Na przykład automatyczne generowanie nagłówka artykułu prasowego jest przykładem podsumowania tekstu w działaniu. Chociaż podsumowania wiadomości były przedmiotem intensywnych badań w świecie akademickim, podsumowania tekstowe są przydatne poza tym.
Podsumowanie tekstu wiąże się z szeregiem zagadnień, obejmujących identyfikację tekstu, jego interpretację i generowanie streszczenia, a także analizę powstałego podsumowania. Identyfikowanie ważnych zwrotów w dokumencie i wykorzystywanie ich w celu odkrycia odpowiednich informacji, które można dodać do podsumowania, to kluczowe zadania w podsumowaniu opartym na ekstrakcji.
Ten pomysł jest korzystny przy podsumowywaniu komentarzy do ankiet, tweetów, komentarzy na Facebooku i innych treści generowanych przez użytkowników, gdzie istotne jest sedno tego, co zostało powiedziane na dużą skalę.
Annoberry pozwala podsumowywać długie recenzje i dokumenty zgodnie z wymaganiami modelu AI. Odwiedź nas w
«Usługi adnotacyjne | Annoberry” lub odwiedź nas na stronie „https://www.linkedin.com/company/annoberry”
