ScholarGate
Assistent
Process / pipeline

Textzusammenfassung – Extraktiv und Abstraktiv

Die automatische Textzusammenfassung ist eine Aufgabe der natürlichen Sprachverarbeitung, die lange Dokumente zu kürzeren Zusammenfassungen verdichtet, während ihre Schlüsselinformationen erhalten bleiben. Sie funktioniert über eine von zwei Ansatzfamilien – die extraktive Zusammenfassung, die die wichtigsten Spannen aus der Quelle auswählt, oder die abstraktive Zusammenfassung, die neuen Text generiert. Das Feld wurde von Nenkova und McKeown (2011) konsolidiert, und Sequenz-zu-Sequenz-Modelle wie BART (Lewis et al., 2020) haben die abstraktive Seite vorangebracht.

In MethodMind öffnenDemnächstVideoDemnächstDownload slides

Die vollständige Methode lesen

Nur für Mitglieder

Melden Sie sich mit einem kostenlosen Konto an, um diesen Abschnitt zu lesen.

Anmelden

Method map

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

Quellen

  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

So zitieren Sie diese Seite

ScholarGate. (2026, June 1). Automatic Text Summarization. ScholarGate. https://scholargate.app/de/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

Referenziert von

ScholarGateText Summarization (Automatic Text Summarization). Abgerufen am 2026-06-15 von https://scholargate.app/de/text-mining/text-summarization · Datensatz: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026