টেক্সট সামারাইজেশন — এক্সট্র্যাক্টিভ এবং অ্যাবস্ট্রাক্টিভ
স্বয়ংক্রিয় টেক্সট সামারাইজেশন হলো একটি ন্যাচারাল-ল্যাঙ্গুয়েজ-প্রসেসিং টাস্ক যা দীর্ঘ নথিকে সংক্ষিপ্ত সারাংশে পরিণত করে, একই সাথে এর মূল তথ্য সংরক্ষণ করে। এটি দুটি পদ্ধতির একটি পরিবারের মাধ্যমে কাজ করে — এক্সট্র্যাক্টিভ সামারাইজেশন, যা উৎস থেকে সবচেয়ে গুরুত্বপূর্ণ অংশ নির্বাচন করে, অথবা অ্যাবস্ট্রাক্টিভ সামারাইজেশন, যা নতুন টেক্সট তৈরি করে। এই ক্ষেত্রটি নenkova এবং McKeown (2011) দ্বারা সুসংহত হয়েছিল, এবং BART (Lewis et al., 2020) এর মতো সিকোয়েন্স-টু-সিকোয়েন্স মডেলগুলি অ্যাবস্ট্রাক্টিভ দিকটিকে উন্নত করেছে।
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
- Nenkova, A. & McKeown, K. (2011). Automatic Summarization. Foundations and Trends in Information Retrieval. DOI: 10.1561/1500000015 ↗
- 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 ↗
এই পৃষ্ঠা কীভাবে উদ্ধৃত করবেন
ScholarGate. (2026, June 1). Automatic Text Summarization. ScholarGate. https://scholargate.app/bn/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.
- ডকুমেন্ট ক্লাস্টারিংটেক্সট খনন↔ compare
- মূলশব্দ নিষ্কাশনটেক্সট খনন↔ compare
- শব্দার্থিক সাদৃশ্যটেক্সট খনন↔ compare
- অনুভূতি বিশ্লেষণটেক্সট খনন↔ compare
যেখানে উদ্ধৃত
এই পৃষ্ঠায় কোনো ত্রুটি চোখে পড়েছে? জানান বা সংশোধনের প্রস্তাব দিন →