H. P. Luhn ialah orang pertama yang mencipta ringkasan automatik teks pada tahun 1958 [24]. Komuniti NLP mencipta subbidang ringkasan. Radev et al [28] mengatakan bahawa satu atau lebih dokumen diproses dan ringkasan pendek dihasilkan yang kurang daripada saiz dokumen asal.
Bagaimanakah ringkasan automatik digunakan?
Ringkasan automatik ialah proses memendekkan set data secara pengiraan, untuk mencipta subset (ringkasan) yang mewakili maklumat paling penting atau berkaitan dalam kandungan asal. Selain teks, imej dan video juga boleh diringkaskan.
Mengapa kita memerlukan ringkasan teks automatik?
Apabila menyelidik dokumen, ringkasan memudahkan proses pemilihan. Ringkasan automatik meningkatkan keberkesanan pengindeksan Algoritma rumusan automatik kurang berat sebelah berbanding dengan ringkasan manusia. Ringkasan yang diperibadikan berguna dalam sistem menjawab soalan kerana ia menyediakan maklumat yang diperibadikan.
Apakah itu ringkasan Abstractive?
Ringkasan Abstrak ialah tugas dalam Pemprosesan Bahasa Semulajadi (NLP) yang bertujuan untuk menjana ringkasan ringkas teks sumber … Rumusan abstrak menghasilkan beberapa aplikasi dalam domain yang berbeza, daripada buku dan kesusasteraan, kepada sains dan R&D, kepada penyelidikan kewangan dan analisis dokumen undang-undang.
Apakah ringkasan dalam NLP?
Ringkasan teks ialah proses mencipta ringkasan ringkas, koheren dan lancar bagi dokumen teks yang lebih panjang serta melibatkan penggarisan perkara utama teks … Dua pendekatan berbeza yang yang digunakan untuk ringkasan teks ialah: Extractive Summarization. Rumusan Abstraktif.
