ScholarGate
Асистент
Process / pipeline

Автоматичне реферування тексту — екстрактивне та абстрактивне

Автоматичне реферування тексту — це завдання обробки природної мови, яке стискає довгі документи в коротші резюме, зберігаючи їх ключову інформацію. Воно працює за одним із двох сімейств підходів — екстрактивне реферування, яке вибирає найважливіші фрагменти з джерела, або абстрактивне реферування, яке генерує новий текст. Ця галузь була консолідована Ненковою та МакКеоун (2011), а моделі послідовність-до-послідовності, такі як BART (Льюїс та ін., 2020), просунули абстрактивну сторону.

Відкрити у MethodMindНезабаромВідеоНезабаромDownload slides

Читати метод повністю

Лише для учасників

Увійдіть із безкоштовним обліковим записом, щоб прочитати цей розділ.

Увійти

Method map

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

Джерела

  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

Як цитувати цю сторінку

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

Згадується в

ScholarGateText Summarization (Automatic Text Summarization). Отримано 2026-06-15 з https://scholargate.app/uk/text-mining/text-summarization · Набір даних: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026