Process / pipeline

تلخيص النصوص — الاستخلاصي والتجريدي

يُعد تلخيص النصوص الآلي مهمة في معالجة اللغات الطبيعية تُكثّف المستندات الطويلة في ملخصات أقصر مع الحفاظ على معلوماتها الأساسية. وهي تعمل من خلال إحدى عائلتين من الأساليب — التلخيص الاستخلاصي، الذي يختار المقاطع الأكثر أهمية من المصدر، أو التلخيص التجريدي، الذي يُنشئ نصًا جديدًا. وقد تم توحيد هذا المجال بواسطة نينكوفا وماكيون (2011)، كما دفعت نماذج التسلسل إلى التسلسل مثل BART (Lewis et al., 2020) الجانب التجريدي إلى الأمام.

افتح في MethodMindقريبًافيديوقريبًاDownload slides

اقرأ الطريقة كاملة

للأعضاء فقط

سجّل الدخول بحساب مجاني لقراءة هذا القسم.

تسجيل الدخول

Method map

The neighbourhood of related methods — select a node to explore.

المصادر

  1. Nenkova, A. & McKeown, K. (2011). Automatic Summarization. Foundations and Trends in Information Retrieval. DOI: 10.1561/1500000015
  2. Lewis, M. et al. (2020). BART: Denoising Sequence-to-Sequence Pre-training for Natural Language Generation, Translation, and Comprehension. ACL. DOI: 10.18653/v1/2020.acl-main.703

كيف تستشهد بهذه الصفحة

ScholarGate. (2026, June 1). Automatic Text Summarization. ScholarGate. https://scholargate.app/ar/text-mining/text-summarization

Which method?

Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.

Compare side by side

يُستشهد بها في

ScholarGateText Summarization (Automatic Text Summarization). استُرجع بتاريخ 2026-06-15 من https://scholargate.app/ar/text-mining/text-summarization · مجموعة البيانات: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026