H. P. Luhn იყო პირველი, ვინც გამოიგონა ტექსტის ავტომატური შეჯამება 1958 წელს [24]. NLP საზოგადოებამ გამოიგონა შეჯამების ქვეველი. რადევი და სხვები [28] ამბობენ, რომ ერთი ან მეტი დოკუმენტი მუშავდება და მზადდება მოკლე რეზიუმე, რომელიც ნაკლებია ორიგინალური დოკუმენტების ზომაზე.
როგორ გამოიყენება ავტომატური შეჯამება?
ავტომატური შეჯამება არის პროცესი მონაცემთა ნაკრების გამოთვლით შემცირების მიზნით, რათა შეიქმნას ქვეჯგუფი (შეჯამება), რომელიც წარმოადგენს ყველაზე მნიშვნელოვან ან შესაბამის ინფორმაციას თავდაპირველ შინაარსში. ტექსტის გარდა, სურათებისა და ვიდეოების შეჯამებაც შესაძლებელია.
რატომ გვჭირდება ტექსტის ავტომატური შეჯამება?
დოკუმენტების კვლევისას, რეზიუმეები აადვილებს შერჩევის პროცესს.ავტომატური შეჯამება აუმჯობესებს ინდექსირების ეფექტურობას ავტომატური შეჯამების ალგორითმები ნაკლებად მიკერძოებულია, ვიდრე ადამიანური შემაჯამებლები. პერსონალიზებული რეზიუმეები სასარგებლოა კითხვა-პასუხის სისტემებში, რადგან ისინი უზრუნველყოფენ პერსონალიზებულ ინფორმაციას.
რა არის აბსტრაქტული შეჯამება?
აბსტრაქტული შეჯამება არის ამოცანა ბუნებრივი ენის დამუშავებაში (NLP), რომელიც მიზნად ისახავს შექმნას საწყისი ტექსტის ლაკონური რეზიუმე… აბსტრაქტული შეჯამება იძლევა უამრავ აპლიკაციას სხვადასხვა დომენში, წიგნებიდან და ლიტერატურიდან, მეცნიერებამდე და კვლევამდე და განვითარებამდე, ფინანსურ კვლევებამდე და იურიდიულ დოკუმენტების ანალიზამდე.
რა არის შეჯამება NLP-ში?
ტექსტის შეჯამება არის გრძელი ტექსტური დოკუმენტის მოკლე, თანმიმდევრული და გამართული რეზიუმეს შექმნის პროცესი და მოიცავს ტექსტის ძირითადი პუნქტების გამოკვეთას… ორი განსხვავებული მიდგომა. ტექსტის შეჯამებისთვის გამოიყენება: ამონაწერი შეჯამება. აბსტრაქტული შეჯამება.
