tekstoppsummering

Tekstoppsummering er prosessen med å lage en kortere, sammenfattet utgave av en tekst eller en samling tekster, som beholder de viktigste poengene og meningen. Oppsummeringen kan være automatisk eller manuell. Det finnes to hovedtyper: ekstrativ oppsummering, der setninger fra kildeteksten plukkes ut og settes sammen; og abstrakt oppsummering, der modellen genererer ny formulering som oppsummerer innholdet. Oppsummering kan gjennomføres for enkeltstående tekster eller for flere tekster samtidig (multi-dokumentoppsummering).

Tradisjonelt bygger ekstraktive metoder på rangering av setninger basert på faktorer som relevans, plassering og ordfrekvens, ofte ved grafbaserte teknikker som TextRank. Abstrakte metoder bruker nevrale nettverk, ofte en sekvens-til-sekvens- eller transformer-basert encoder-decoder-arkitektur, og kan generere nye setninger. Moderne systemer kombinerer ofte begge tilnærminger eller spesialiserer seg mot bestemte fagområder og stiler.

Evaluering av oppsummeringer gjøres vanligvis automatisk ved å sammenligne med menneskelige referanser gjennom ROUGE- eller andre overlap-metrikker, supplert av menneskelig vurdering av relevans, kohesjon og faktuell nøyaktighet. Vanlige datapakker inkluderer nyhetsoppsummeringer (for eksempel CNN/DailyMail og XSum) og multi-dokument-databaser som MultiNews.

Bruksområder inkluderer nyhetsaggregatorer, vitenskapelige innholdssamlinger og juridiske dokumenter, kundestøtte og innholdsproduksjon. Utfordringer inkluderer faktuell konsistens og hallusinasjon i abstraktive modeller, bevare kontekst og nyanser, håndtering av lange dokumenter og domene-spesifikke termer samt opphavsrettslige hensyn.

Tilgjengelige verktøy og rammeverk inkluderer open-source-biblioteker som implementerer både ekstraktive teknikker og abstraktive modeller ved hjelp av transformer-arkitekturer, ofte via plattformer som Hugging Face.