ScholarGate
עוזר
Process / pipeline

סיכום טקסט — אקסטרטיבי ואבסטרטיבי

סיכום טקסט אוטומטי הוא משימת עיבוד שפה טבעית (NLP) המכווצת מסמכים ארוכים לתקצירים קצרים יותר תוך שמירה על המידע המרכזי שלהם. הוא פועל באמצעות אחת משתי משפחות גישות — סיכום אקסטרטיבי, הבוחר את הקטעים החשובים ביותר מהמקור, או סיכום אבסטרטיבי, המחולל טקסט חדש. התחום גובש על ידי Nenkova ו-McKeown (2011), ומודלים של רצף-לרצף (sequence-to-sequence) כגון BART (Lewis et al., 2020) קידמו את הצד האבסטרטיבי.

פתיחה ב-MethodMindבקרובוידאובקרובDownload slides

קראו את השיטה במלואה

לחברים בלבד

התחברו עם חשבון חינמי כדי לקרוא חלק זה.

התחברות

Method map

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

מקורות

  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

איך לצטט עמוד זה

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

מאוזכר על ידי

ScholarGateText Summarization (Automatic Text Summarization). אוחזר בתאריך 2026-06-15 מתוך https://scholargate.app/he/text-mining/text-summarization · מערך נתונים: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026