মাল্টি-ডকুমেন্ট সামারাইজেশন
মাল্টি-ডকুমেন্ট সামারাইজেশন (MDS) হলো একটি ন্যাচারাল-ল্যাঙ্গুয়েজ-প্রসেসিং (NLP) টাস্ক যা সম্পর্কিত ডকুমেন্টের একটি ক্লাস্টারকে একটি একক, ব্যাপক, সুসংগত এবং অপ্রয়োজনীয় সারসংক্ষেপে পরিণত করে। Erkan এবং Radev (2004) কর্তৃক LexRank অ্যালগরিদমের মাধ্যমে আনুষ্ঠানিকভাবে বর্ণিত, MDS সংবাদ ক্লাস্টার বিশ্লেষণ, পদ্ধতিগত সাহিত্য পর্যালোচনা এবং গবেষণা সংশ্লেষণে ব্যবহৃত হয় যাতে পাঠকরা একাধিক উৎস জুড়ে ছড়িয়ে থাকা তথ্যের একটি সমন্বিত চিত্র পেতে পারেন।
পুরো পদ্ধতিটি পড়ুন
এই অংশটি পড়তে বিনামূল্যের অ্যাকাউন্ট দিয়ে সাইন ইন করুন।
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
উৎস
- Erkan, G. & Radev, D.R. (2004). LexRank: Graph-Based Lexical Centrality as Salience in Text Summarization. Journal of Artificial Intelligence Research, 22, 457-479. link ↗
- Liu, P.J. et al. (2018). Generating Wikipedia by Summarizing Long Sequences. International Conference on Learning Representations (ICLR). link ↗
এই পৃষ্ঠা কীভাবে উদ্ধৃত করবেন
ScholarGate. (2026, June 1). Multi-Document Summarization. ScholarGate. https://scholargate.app/bn/text-mining/multi-document-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.
- BERT এমবেডিংটেক্সট খনন↔ compare
- অনুভূতি বিশ্লেষণটেক্সট খনন↔ compare
- Text Classificationটেক্সট খনন↔ compare
- TF-IDFটেক্সট খনন↔ compare
- টপিক মডেলিংগভীর শিখন↔ compare
এই পৃষ্ঠায় কোনো ত্রুটি চোখে পড়েছে? জানান বা সংশোধনের প্রস্তাব দিন →