¿Qué es un proceso de resumen automático de texto?
El resumen automático es un proceso crucial para muchas aplicaciones, ya que ayuda a identificar rápidamente la información más importante en un gran conjunto de datos. Esto no sólo ahorra tiempo, sino que también facilita la comprensión y el análisis de los datos. Para lograr esto, se utilizan comúnmente algoritmos de inteligencia artificial, con diferentes algoritmos especializados para diferentes tipos de datos.
Además, el resumen del texto es un aspecto clave de este proceso, ya que permite la creación de un resumen conciso, coherente y fluido del documento original preservando sus puntos clave.
¡Tipos de resumen de texto!
Hay dos tipos principales de resumen: extractivo y abstractivo. Resumen extractivo selecciona con confianza un subconjunto de oraciones del texto original para crear el resumen, mientras resumen abstractivo Reorganiza con confianza el lenguaje y puede agregar con seguridad palabras y frases novedosas para que el resumen sea más legible y coherente. Esto es especialmente esencial para textos más largos, ya que ayuda a reducir la cantidad de información sin sacrificar los puntos esenciales. En esencia, el resumen automático y el resumen de texto funcionan de la mano con confianza para hacer que el análisis y la comprensión de datos sean más eficientes y efectivos.
¿Qué son las aplicaciones de resumen de texto?
Las aplicaciones de resumen de texto son aplicaciones que utilizan algoritmos de resumen automático para extraer la información más importante de un texto o conjunto de datos más grande, creando un breve resumen que es más fácil de entender y analizar. Estas aplicaciones pueden resultar útiles para estudiantes, investigadores y profesionales que necesitan revisar rápidamente grandes cantidades de información.
1- Resumidor de texto (Pitón)
Text Summarizer es una sencilla aplicación web gratuita de código abierto que le permite resumir cualquier texto en sus puntos clave básicos. Está escrito usando Python y HTML. La aplicación le permite seleccionar la longitud del resumen y utiliza un algoritmo avanzado de PNL (procesamiento del lenguaje natural) para lograr buenos resultados.
2- RESUMEN DE TEXTO (Pitón)
Otra aplicación web sencilla que te permite resumir textos grandes. Está escrito en Python y permite a los usuarios comparar entre diferentes métodos de resumen.
3- SumaEval (Pitón)
SumEval es un marco Python gratuito de resumen de texto de código abierto que admite varios idiomas, como japonés y chino. Ofrece una salida JSON estructurada limpia que contiene opciones, promedios y detalles de puntuaciones.
5- Resumen de texto (C#)
Esta es la implementación en C# de resumen automático de texto y extracción de palabras clave basada en el algoritmo TextRank. [1]. El documento original se puede encontrar. aquí. Este proyecto surgió de una iniciativa para mejorar la biblioteca de código abierto para C# y está inspirado en una de las implementaciones populares de TextRank para Pitón.
6- Resumen (JavaScript)
Summary es una aplicación web de código abierto que ofrece un resumen de texto extractivo utilizando TextRank y RAKE. Está escrito en TypeScript y Vue framework.
7- ParaSum (Pitón)
ParaSum es un resumen de texto gratuito de código abierto basado en web escrito en Python. Está construido usando iluminado Paquete que realiza paráfrasis y resumen de texto.
8- Resumen de texto automatizado: Asistente de investigación automatizado (ARA)
Este es un script de Python que le permite realizar resúmenes de texto extractivos y abstractivos para textos grandes.
Los objetivos de este proyecto son
- Lectura y preprocesamiento de documentos a partir de archivos de texto sin formato, lo que incluye tokenización, eliminación de palabras vacías, cambio de mayúsculas y minúsculas y derivación.
- Documento Agrupación de documentos de entrada para agrupar documentos similares en grupos.
- Modelado de temas debido a que no hay información de etiqueta o palabra clave, se utilizará una técnica no supervisada para el modelado de temas.
- Tema Entrada del usuario para temas y subtemas.
- Recuperación de documentos relevantes según temas y subtemas de entrada. La similitud debe medirse entre el tema de entrada y el resultado del modelado de temas para identificar el grupo más relevante.
- Resumen utilizando el enfoque 'TextRank' para modelar texto como redes de gráficos y recuperar oraciones de alta importancia como resúmenes.
9- suma – rango de texto
Implementación de TextRank para resumen de texto y extracción de palabras clave en Python 3.
10- Resumir Texto clasificando oraciones y extrayendo palabras clave (R)
Este repositorio contiene un paquete R que maneja el resumen de texto mediante textrank.
Para clasificar oraciones, este algoritmo consiste básicamente en.
- Encontrar vínculos entre oraciones buscando terminología superpuesta
- Uso de Google Pagerank en la red de oraciones para clasificar oraciones en orden de importancia
Para encontrar palabras clave, este algoritmo consiste básicamente en.
- Extraiga palabras unas tras otras para construir una red de palabras.
- Uso de Google Pagerank en la red de palabras para clasificar las palabras en orden de importancia
- Construir palabras clave, que son la combinación de palabras relevantes identificadas por el algoritmo Pagerank que se suceden entre sí.
11- Hora de verano – Kit de herramientas de resumen de texto para no expertos
Esta es una biblioteca de Python que ayuda a los usuarios a elegir herramientas de resumen adecuadas según sus tareas o necesidades específicas. Incluye modelos, métricas de evaluación y conjuntos de datos.
12- Resumen de texto (Java)
Este es un algoritmo de resumen de texto basado en Java de código abierto. Es del mismo desarrollador que construyó el suma!, la popular aplicación de resumen de textos para Android.
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