การสรุปความอัตโนมัติ — แบบสกัดและแบบสร้างเนื้อหาใหม่
การสรุปความอัตโนมัติเป็นงานประมวลผลภาษาธรรมชาติที่ย่อเอกสารยาวให้เป็นบทสรุปที่สั้นลง โดยยังคงรักษาข้อมูลสำคัญไว้ วิธีการนี้ทำงานผ่านแนวทางสองตระกูลหลัก ได้แก่ การสรุปความแบบสกัด (extractive summarization) ซึ่งเลือกส่วนที่สำคัญที่สุดจากต้นฉบับ หรือการสรุปความแบบสร้างเนื้อหาใหม่ (abstractive summarization) ซึ่งสร้างข้อความใหม่ สาขานี้ได้รับการรวบรวมและจัดระบบโดย Nenkova และ McKeown (2011) และแบบจำลองลำดับต่อลำดับ (sequence-to-sequence models) เช่น BART (Lewis et al., 2020) ได้พัฒนางานด้านการสร้างเนื้อหาใหม่ให้ก้าวหน้ายิ่งขึ้น
อ่านวิธีฉบับเต็ม
เข้าสู่ระบบด้วยบัญชีฟรีเพื่ออ่านส่วนนี้
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
แหล่งอ้างอิง
- 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 ↗
วิธีอ้างอิงหน้านี้
ScholarGate. (2026, June 1). Automatic Text Summarization. ScholarGate. https://scholargate.app/th/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.
- การจัดกลุ่มเอกสารการทำเหมืองข้อความ↔ compare
- การสกัดคำสำคัญการทำเหมืองข้อความ↔ compare
- ความคล้ายคลึงทางความหมายการทำเหมืองข้อความ↔ compare
- การวิเคราะห์ความรู้สึกการทำเหมืองข้อความ↔ compare