H. P. Luhn birinchi boʻlib 1958-yilda matnni avtomatik umumlashtirishni ixtiro qilgan [24]. NLP hamjamiyati umumlashtirishning kichik sohasini ixtiro qildi. Radev va boshqalar [28] bir yoki bir nechta hujjatlar qayta ishlanadi va asl hujjatlar hajmidan kichikroq qisqacha xulosa chiqariladi.
Avtomatlashtirilgan umumlashtirish qanday ishlatiladi?
Avtomatik umumlashtirish - bu asl kontentdagi eng muhim yoki tegishli ma'lumotni ifodalovchi kichik to'plamni (xulosa) yaratish uchunma'lumotlar to'plamini hisoblash yo'li bilan qisqartirish jarayoni. Matn, rasm va videolardan tashqari umumlashtirish ham mumkin.
Nima uchun bizga avtomatik matn xulosasi kerak?
Hujjatlarni tadqiq qilishda xulosalar tanlash jarayonini osonlashtiradi. Avtomatik jamlash indekslash samaradorligini oshiradi Avtomatik umumlashtirish algoritmlari inson xulosalovchilariga qaraganda kamroq tarafkashlikka ega. Shaxsiylashtirilgan xulosalar savollarga javob berish tizimlarida foydalidir, chunki ular moslashtirilgan maʼlumotlarni taqdim etadi.
Abstraktiv xulosa nima?
Mavhum xulosalash - bu tabiiy tilni qayta ishlash (NLP)dagi vazifa boʻlib, u manba matnning qisqacha xulosasini yaratishga qaratilgan … Mavhum xulosalash turli sohalardagi bir qator ilovalarni beradi, kitoblar va adabiyotlardan fan va ilmiy-tadqiqot, moliyaviy tadqiqotlar va huquqiy hujjatlar tahliligacha.
NLP-da xulosa nima?
Matnni sarhisob qilish bu uzunroq matnli hujjatning qisqa, izchil va ravon xulosasini yaratish jarayoni boʻlib, matnning asosiy nuqtalarini tavsiflashni oʻz ichiga oladi … Ikki xil yondashuv. Matnni umumlashtirish uchun ishlatiladi: Ekstraktiv xulosa. Abstraktiv xulosa.
