Buscar en Internet un tema en particular es una de las cosas más comunes que hacemos ahora todos los días. Obtener información sobre cualquier cosa y todo está a solo un clic de distancia. Pero la información que recupera el motor de búsqueda no siempre es exactamente la que necesitamos. Luego revisamos los pequeños párrafos que se encuentran debajo de cada enlace para averiguar de qué se trata realmente en la página web. Estos pequeños párrafos de texto son resúmenes del artículo en sí. Internet se compone de un número ilimitado de páginas web, artículos, noticias, investigaciones, blogs y otra información y ciertamente no es posible crear manualmente el resumen de cada artículo. Cada minuto, Internet se carga con tanta información nueva. L’un des exemples les plus courants est de créer un résumé concis d’un long article d’actualité, mais il y a beaucoup plus de cas de résumés de textes de ce genre que nous pouvons rencontrer tous les jours et dont nous pouvons aussi necesitar.
Los motores de búsqueda como Google, Yahoo y Bing utilizan herramientas automáticas de resumen de texto para resumir un texto o una gran cantidad de documentos. Básicamente, un resumen es un algoritmo que extrae oraciones de un documento de texto, determina las más importantes y devuelve esas oraciones de una manera legible y estructurada, pero en texto más corto y el resumen automático de texto es parte del procesamiento de lenguaje natural de campo, en que las computadoras pueden analizar, comprender y derivar el significado del lenguaje humano.
Las herramientas de compresión automática tienen dos enfoques principales para resumir documentos de texto, que son:
1. Método de extracción2. método abstracto
Las dimensiones de resumen de texto se clasifican en función de su tipo de entrada como si se trata de un documento único o múltiple, su propósito como genérico, específico de dominio o basado en consultas y el tipo de salida significa extractivo o abstracto. El resumen de texto extractivo selecciona frases y oraciones del original documento de origen para crear el nuevo resumen. Implica varias técnicas que van desde la clasificación de la relevancia de las oraciones hasta la elección de las que mejor se ajustan al significado de la fuente.El resumen de texto abstracto genera oraciones y oraciones completamente nuevas para capturar el significado de la fuente del documento. Este es un método más difícil de resumir y produce resultados más realistas porque es esencialmente el enfoque utilizado en última instancia por los humanos. Este método funciona seleccionando y comprimiendo el contenido del documento de origen, pero puede contener palabras que no están presentes en el documento original.
Aunque los métodos de extracción extractivos son más eficientes y se usan comúnmente debido a su enfoque y disponibilidad más fáciles, se considera que los métodos abstractos tienen soluciones más generales al problema de la abstracción.
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