Szövegösszegzés — Kivonatoló és elvonatkoztató
Az automatikus szövegösszegzés egy természetesnyelv-feldolgozási feladat, amely hosszú dokumentumokat rövid összefoglalókká sűrít, miközben megőrzi azok kulcsfontosságú információit. Ez két megközelítési család egyikén keresztül működik: a kivonatoló (extractive) szövegösszegzésen, amely a legfontosabb részeket választja ki a forrásból, vagy az elvonatkoztató (abstractive) szövegösszegzésen, amely új szöveget generál. A területet Nenkova és McKeown (2011) konszolidálta, a szekvencia-szekvencia modellek, mint például a BART (Lewis et al., 2020), pedig előrelépést jelentettek az elvonatkoztató oldalon.
A teljes módszer elolvasása
Jelentkezzen be ingyenes fiókkal a szakasz elolvasásához.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Források
- 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 ↗
Hogyan hivatkozzon erre az oldalra
ScholarGate. (2026, June 1). Automatic Text Summarization. ScholarGate. https://scholargate.app/hu/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.
- Dokumentumok klaszterezéseSzövegbányászat↔ compare
- Kulcsszavak kinyeréseSzövegbányászat↔ compare
- Szemantikai hasonlóságSzövegbányászat↔ compare
- Szöveges hangulatelemzésSzövegbányászat↔ compare
Hivatkozik rá
Hibát talált ezen az oldalon? Jelentse, vagy javasoljon javítást →