📝 Суммаризация текста: основные подходы
Мы каждодневно сталкиваемся с потоком различной информации, в том числе и текстовой. Зачастую не хочется читать длинный текст целиком, чтобы понять его суть, и тогда мы пытаемся найти краткое содержание или читать только отдельные абзацы. Со временем так появилась задача суммаризации, которая ставит своей целью получение краткой аннотации длинного текста.
Глобально все модели для суммаризации делятся на два класса: экстрактивные и абстрактивные.
1️⃣ В процессе экстрактивной суммаризации аннотация составляется из отдельных частей исходного текста, например, целых предложений или абзацев. В качестве конкретных методов можно выделить семейство алгоритмов на графах, таких как TextRank и LexRank - в этих моделях строится граф, в котором вершинами являются сегменты текста, а ребрами - связи между ними. Затем для каждой вершины рассчитывается ее вес для создания итоговой аннотации.
В целом экстрактивные модели, как правило, проще - их гораздо легче реализовать, однако качество работы оставляет желать лучшего: полученные тексты будут лишены гибкости, связности и согласованности между собой.
2️⃣ В случае абстрактивной суммаризации модель генерирует новый текст, содержащий основную информацию из исходного. Фактически, модель для абстрактивной суммаризации обычно является нейросетевой моделью с архитектурой Encoder-Decoder. Эта архитектура предполагает, что нейросеть состоит из двух частей, первая - энкодер, создает скрытое представление текста на входе и передает его второй части - декодеру, который и генерирует аннотацию.
Разумеется, подобные модели сложнее в реализации, но и качество полученных результатов намного превосходит экстрактивные методы. На практике, сегодня пальму первенства в этой задаче, как и во многих других, держат трансформеры, при этом многие модели выложены в open-source, а, значит, доступны и для ваших проектов.
Мы каждодневно сталкиваемся с потоком различной информации, в том числе и текстовой. Зачастую не хочется читать длинный текст целиком, чтобы понять его суть, и тогда мы пытаемся найти краткое содержание или читать только отдельные абзацы. Со временем так появилась задача суммаризации, которая ставит своей целью получение краткой аннотации длинного текста.
Глобально все модели для суммаризации делятся на два класса: экстрактивные и абстрактивные.
1️⃣ В процессе экстрактивной суммаризации аннотация составляется из отдельных частей исходного текста, например, целых предложений или абзацев. В качестве конкретных методов можно выделить семейство алгоритмов на графах, таких как TextRank и LexRank - в этих моделях строится граф, в котором вершинами являются сегменты текста, а ребрами - связи между ними. Затем для каждой вершины рассчитывается ее вес для создания итоговой аннотации.
В целом экстрактивные модели, как правило, проще - их гораздо легче реализовать, однако качество работы оставляет желать лучшего: полученные тексты будут лишены гибкости, связности и согласованности между собой.
2️⃣ В случае абстрактивной суммаризации модель генерирует новый текст, содержащий основную информацию из исходного. Фактически, модель для абстрактивной суммаризации обычно является нейросетевой моделью с архитектурой Encoder-Decoder. Эта архитектура предполагает, что нейросеть состоит из двух частей, первая - энкодер, создает скрытое представление текста на входе и передает его второй части - декодеру, который и генерирует аннотацию.
Разумеется, подобные модели сложнее в реализации, но и качество полученных результатов намного превосходит экстрактивные методы. На практике, сегодня пальму первенства в этой задаче, как и во многих других, держат трансформеры, при этом многие модели выложены в open-source, а, значит, доступны и для ваших проектов.