Textzusammenfassungen

Textzusammenfassungen sind verkürzte Darstellungen des wesentlichen Inhalts eines Textes. Sie fassen Kernaussagen, Argumente, Ergebnisse oder Handlungsschritte zusammen und lassen detaillierte Beispiele, Randbemerkungen und persönliche Bewertungen weg. Ziel ist ein schneller Überblick, der das Verständnis des Originaltexts erleichtert.

Man unterscheidet zwischen manuellen und automatischen Zusammenfassungen. Manuelle Zusammenfassungen werden von Leserinnen und Lesern erstellt; automatische Verfahren nutzen Algorithmen. Innerhalb der automatischen Ansätze spricht man von extraktiven Methoden, die Textpassagen wörtlich übernehmen, und abstraktiven Methoden, die neue Formulierungen generieren.

Zu den gängigen Formen gehören Zusammenfassungen, Abstracts, Inhaltsangaben, Resümee oder Executive Summaries. Die Wahl hängt vom Verwendungszweck, der Zielgruppe und dem Textformat ab; akademische Abstracts zum Beispiel konzentrieren sich oft auf Motivation, Methoden, Ergebnisse und Schlussfolgerungen.

Qualitätskriterien sind Vollständigkeit, Relevanz, Kohärenz, Verständlichkeit und Genauigkeit. Für automatische Systeme sind zusätzlich Korrektheit der Fakten und Vermeidung von Halluzinationen relevant. Evaluationsmetriken wie ROUGE messen Ähnlichkeiten zu Referenzzusammenfassungen, bleiben aber kontextspezifisch begrenzt.

Technologien der Textzusammenfassung reichen von klassischen, regelbasierten Methoden bis zu modernen Transformer-Modellen. Extraktive Ansätze wählen relevante Sätze aus; abstraktive Modelle erzeugen neue Sätze, oft unter Nutzung neuronaler Netze. Große Sprachmodelle ermöglichen flexiblere, aber potenziell fehleranfälligere Generierung.

Anwendungsfelder sind Wissenschaft, Medien, Bildung, Suchmaschinen und Barrierefreiheit. Herausforderungen umfassen Bias, Datenschutz, Domänenanpassung und die Schwierigkeit, den Kontext einer Quelle zuverlässig zu behalten. Gute Praxis umfasst Transparenz über verwendete Methoden, Quellenangaben und klare Zieldefinitionen.