Какие существуют основные методы суммаризации текста?

Некоторые основные методы суммаризации текста:

Экстрактивная суммаризация. 34 Выделение и использование ключевых предложений или фраз прямо из текста. 3 Извлечённые фрагменты должны быть логически связаны и упорядочены для создания связного краткого конспекта. 3

Абстрактивная суммаризация. 34 Предполагает пересказ и переформулирование основных идей на новом языке. 3 В отличие от экстрактивного подхода, здесь не используются дословные фрагменты, а важные мысли интерпретируются и синтезируются. 3

Статистические методы суммаризации: 1

• TF-IDF (Term Frequency-Inverse Document Frequency). 1 Метод оценивает важность слова в контексте документа и всего корпуса текстов. 1 Предложения с высоким совокупным показателем TF-IDF считаются ключевыми для суммаризации. 1
• TextRank и LexRank. 1 Алгоритмы, основанные на принципах PageRank от Google. 1 Они строят графовую модель текста, где вершины — это предложения, а рёбра отражают их семантическую близость. 1
• Латентный семантический анализ (LSA). 1 Техника, использующая сингулярное разложение матрицы для идентификации скрытых связей между словами и концепциями. 1

Методы глубокого обучения: 1

• Трансформеры и модели на основе внимания (Attention). 1 Архитектуры, способные учитывать контекст и взаимосвязи между словами, независимо от их расположения в тексте. 1
• Sequence-to-Sequence модели с механизмом внимания. 1 Подход, при котором одна нейросеть кодирует исходный текст, а другая генерирует суммаризацию. 1
• BERT, T5, GPT. 1 Предобученные языковые модели, которые можно тонко настроить для задач суммаризации, получая высококачественные абстрактивные резюме. 1
• Reinforcement Learning для суммаризации. 1 Использование обучения с подкреплением для улучшения генерации резюме на основе обратной связи. 1

Гибридные подходы: 1

• Двухэтапная суммаризация. 1 Экстрактивная модель выделяет ключевые фрагменты, которые затем обрабатываются абстрактивной моделью для создания связного текста. 1
• Мультимодальная суммаризация. 1 Включение контекстной информации из различных источников (изображения, графики, таблицы) для создания более информативных резюме. 1
• Domain-Specific суммаризация. 1 Специализированные алгоритмы, обученные на текстах конкретной предметной области (медицина, юриспруденция, наука). 1