H. P. Luhn adalah orang pertama yang menemukan peringkasan teks secara otomatis pada tahun 1958 [24]. Komunitas NLP menemukan subbidang peringkasan. Radev et al [28] mengatakan bahwa satu atau lebih dokumen diproses dan dihasilkan ringkasan pendek yang lebih kecil dari ukuran dokumen aslinya.
Bagaimana peringkasan otomatis digunakan?
Peringkasan otomatis adalah proses memperpendek sekumpulan data secara komputasi, untuk membuat subset (ringkasan) yang mewakili informasi paling penting atau relevan dalam konten asli. Selain teks, gambar dan video juga bisa diringkas.
Mengapa kita membutuhkan peringkasan teks otomatis?
Saat meneliti dokumen, ringkasan membuat proses seleksi lebih mudah. Peringkasan otomatis meningkatkan efektivitas pengindeksan Algoritme peringkasan otomatis kurang bias dibandingkan dengan peringkasan manusia. Ringkasan yang dipersonalisasi berguna dalam sistem penjawab pertanyaan karena memberikan informasi yang dipersonalisasi.
Apa itu ringkasan abstrak?
Peringkasan Abstrak adalah tugas dalam Natural Language Processing (NLP) yang bertujuan untuk menghasilkan ringkasan singkat dari teks sumber … Peringkasan abstrak menghasilkan sejumlah aplikasi di domain yang berbeda, dari buku dan literatur, hingga sains dan R&D, hingga penelitian keuangan dan analisis dokumen hukum.
Apa itu summarization dalam NLP?
Peringkasan teks adalah proses membuat ringkasan pendek, koheren, dan lancar dari dokumen teks yang lebih panjang dan melibatkan penjabaran poin-poin utama teks … Dua pendekatan berbeda yang digunakan untuk peringkasan teks adalah: Peringkasan Ekstraktif. Ringkasan Abstrak.
