Resumen de texto — Extractivo y Abstractivo
El resumen automático de texto es una tarea de procesamiento del lenguaje natural que condensa documentos largos en resúmenes más cortos, preservando su información clave. Funciona a través de una de dos familias de enfoques: el resumen extractivo, que selecciona los fragmentos más importantes de la fuente, o el resumen abstractivo, que genera texto nuevo. El campo fue consolidado por Nenkova y McKeown (2011), y los modelos secuencia a secuencia como BART (Lewis et al., 2020) avanzaron el lado abstractivo.
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Fuentes
- 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 ↗
Cómo citar esta página
ScholarGate. (2026, June 1). Automatic Text Summarization. ScholarGate. https://scholargate.app/es/text-mining/text-summarization
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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.
- Agrupación de documentosMinería de texto↔ compare
- Extracción de palabras claveMinería de texto↔ compare
- Similitud SemánticaMinería de texto↔ compare
- Análisis de SentimientoMinería de texto↔ compare
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