Tekstoppsummering — ekstraktiv og abstraktiv
Automatisk tekstoppsummering er en oppgave innen naturlig språkbehandling som kondenserer lange dokumenter til kortere sammendrag, samtidig som nøkkelinformasjonen bevares. Den fungerer gjennom en av to tilnærmingsfamilier — ekstraktiv oppsummering, som velger de viktigste delene fra kilden, eller abstraktiv oppsummering, som genererer ny tekst. Feltet ble konsolidert av Nenkova og McKeown (2011), og sekvens-til-sekvens-modeller som BART (Lewis et al., 2020) fremmet den abstrakte siden.
Les hele metoden
Logg inn med en gratis konto for å lese denne delen.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Kilder
- 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 ↗
Slik siterer du denne siden
ScholarGate. (2026, June 1). Automatic Text Summarization. ScholarGate. https://scholargate.app/no/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.
- DokumentklyngingTekstutvinning↔ compare
- NøkkelordekstraksjonTekstutvinning↔ compare
- Semantisk likhetTekstutvinning↔ compare
- SentimentanalyseTekstutvinning↔ compare
Referert av
Funnet en feil på denne siden? Rapporter eller foreslå en rettelse →