A sumarização de texto é um componente crucial do processamento de linguagem natural que condensa grandes volumes de texto em um resumo, preservando as informações principais. Este guia abrangente procura explicar as diversas técnicas de resumo de texto, bem como as diferentes abordagens e algoritmos utilizados.
Compreendendo o resumo de texto:
O resumo do texto pode ser dividido em duas categorias de alto nível:
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Resumo Extrativo:
Os métodos de resumo extrativo selecionam frases individuais do texto original e concatenam-nas para criar um resumo. Para automatizar esse processo, esses sistemas operam um algoritmo que identifica as frases mais informativas. Os mais comuns incluem frases onde os termos são encontrados com frequência no texto, frases que apresentam as relações mais próximas com outros e frases que representam termos e frases-chave.
Abordagens de Resumo Extrativo:
A seguir estão as principais abordagens que fornecem flexibilidade no resumo de texto:
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Baseado em frequência:
Eles usam algoritmos, como Term Frequency-Inverse Document Frequency, para identificar sentenças onde termos e frases individuais foram encontrados com mais frequência do que outros. *
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Baseado em gráfico:
eles conceituam o layout das frases como uma marcação do texto. Embora as sentenças sejam nós, conexões com. relacionamentos mais fortes entre eles são bordas. O algoritmo então determina a frase essencial ou um conjunto de frases.
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Baseado em aprendizado de máquina:
É ainda dividido em duas abordagens:
- Ssupervisionado: onde os dados são rotulados, e
- EMsupervisionado: onde o algoritmo examina características da frase.
Técnicas para a sumarização extrativa:
A seguir estão algumas técnicas usadas na sumarização extrativa:
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SPontuação da frase
Um método de pontuação de frase atribui uma pontuação a uma frase considerando vários recursos como comprimento da frase, posição, ocorrência de palavras-chave específicas ou estrutura da frase. As sentenças são classificadas de acordo com suas pontuações e as sentenças com melhor classificação são adicionadas ao resumo. As funções de pontuação de frases podem ser aprendidas a partir de dados rotulados fornecidos com abordagens como máquinas de vetores de suporte e redes neurais.
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Técnicas de agrupamento:
As técnicas de agrupamento agrupam sentenças se forem semelhantes em seu significado ou conteúdo de informação. Após agrupar as sentenças, para cada grupo, são escolhidas algumas sentenças representativas, formando o resumo. Esses algoritmos podem incluir k-means ou hierárquicos.
2. Sumarização abstrativa.
O seguinte resumo extrativo é o processo de seleção e extração de sentenças ou frases importantes do texto original.
Já a sumarização abstrativa é o processo de criação de uma nova frase a partir do resumo do texto.
Esta abordagem para gerar resumos do texto original envolve a interpretação e paráfrase de todo o texto e, como resultado, obtém-se um resumo mais conciso e coerente. Esta abordagem também utiliza o método abstrativo de processamento de linguagem natural que se baseia em modelos de aprendizagem profunda e permite a compreensão da semântica e do contexto do texto.
Abordagens usadas na sumarização abstrativa:
Como método abstrativo, são utilizadas as seguintes abordagens:
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Modelo sequência a sequência:
baseado na arquitetura codificador-decodificador, incluindo modelos como um transformador, envolve a codificação do texto de entrada em um único vetor de comprimento fixo e, em seguida, a decodificação do vetor em um resumo.
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Mecanismo de atenção:
que atende às partes relevantes do texto de entrada em cada etapa da geração do resumo; coloca mais atenção no conteúdo importante do texto de entrada
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Aprendizagem por reforço:
abordagem para construção de modelos de resumos extrativos para otimizar a qualidade dos resumos; ele treina o modelo em sugestões de ótima qualidade do resumo, pré-definindo as métricas para otimizar os parâmetros.
Técnicas para um resumo abstrativo:
Incorporação de conhecimento:
A sumarização abstrativa poderia ser melhorada incorporando fontes externas de conhecimento que resumem fatos, como gráficos de conhecimento ou ontologias. Por meio de informações provenientes de representações de informações estruturadas, o modelo gera resumos mais informativos e consistentes e mantém relações e ideias essenciais além do texto.
Aprendizagem de ajuste fino e transferência:
os modelos poderiam ser ajustados a uma missão de resumo ou tópico de texto mais específico. Geralmente, os conjuntos de dados de resumo são menores do que o conjunto de dados de pré-treinamento utilizado nesses modelos. Portanto, o aprendizado atrativo permite que o modelo se adapte a um volume menor de dados em treinamento.
Conclusão:
O resumo do texto é vital para extrair as informações necessárias de imensas quantidades de texto. A abordagem e os algoritmos mais comuns para resumir informações textuais estão agora melhor definidos e compreendidos, possibilitando a criação e utilização de ferramentas mais sofisticadas. Compreender as técnicas e métodos de geração de resumos de texto deve resultar na geração de melhores resumos em praticamente qualquer assunto.