ScholarGate
Asistent
Process / pipeline

Sažimanje teksta — ekstraktivno i apstraktivno

Automatsko sažimanje teksta zadatak je obrade prirodnog jezika koji duge dokumente sažima u kraće sažetke, istovremeno čuvajući njihove ključne informacije. Funkcionira kroz jednu od dvije skupine pristupa — ekstraktivno sažimanje, koje odabire najvažnije dijelove iz izvora, ili apstraktivno sažimanje, koje generira novi tekst. Područje su konsolidirali Nenkova i McKeown (2011), a modeli "sekvenca-u-sekvencu" (engl. sequence-to-sequence models) poput BART-a (Lewis i sur., 2020) unaprijedili su apstraktivnu stranu.

Otvorite u MethodMindUskoroVideoUskoroDownload slides

Pročitajte cijelu metodu

Samo za članove

Prijavite se besplatnim računom kako biste pročitali ovaj odjeljak.

Prijavite se

Method map

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

Izvori

  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

Kako citirati ovu stranicu

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

Citirana u

ScholarGateText Summarization (Automatic Text Summarization). Preuzeto 2026-06-15 s https://scholargate.app/hr/text-mining/text-summarization · Skup podataka: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026