El Resumidor de Textos es una herramienta online que permite resumir rápidamente cualquier documento largo. Analiza todo el documento, extrae los conceptos clave y produce un informe preciso en cuestión de segundos.
El resumen automático de cualquier texto es el proceso de obtener los puntos principales del contenido escrito de la forma más breve posible. Un resumidor de texto funciona en cualquier tipo de texto y puede ser útil en muchas situaciones diferentes.
Así es como funciona el Resumidor de Texto
Funcionamiento de un Resumidor de textos
Resumen basado en la extracción
En el proceso de extracción de texto, los resumidores pueden clasificarse como basados en la abstracción o en la extracción. Ambos métodos tienen sus ventajas e inconvenientes. El resumen abstracto, por ejemplo, es más preciso que el resumen basado en la extracción.
Sin embargo, requiere un mayor esfuerzo de desarrollo y se basa en técnicas de aprendizaje automático. En este artículo se analizan ambos métodos. Además de discutir los pros y los contras de cada método, también discutiremos las diferencias entre los dos tipos de resumen.
El resumen textual extractivo utiliza técnicas de aprendizaje automático, basadas en clusters y en la teoría de grafos. TF-IDF y TextRank son las dos técnicas más comunes. Estos dos enfoques utilizan la frecuencia inversa de las frases para extraer la esencia de un texto. Al comparar dos frases, se seleccionan las de mayor puntuación como resumen final. TextRank es un popular algoritmo de aprendizaje automático inspirado en el algoritmo PageRank de Google.
Extracción supervisada de frases clave
Existen dos tipos principales de métodos para extraer frases clave de los documentos: supervisados y no supervisados. Los métodos supervisados requieren el etiquetado manual de las frases clave, lo que lleva mucho tiempo y es costoso. El método no supervisado no requiere etiquetado humano y se centra en la extracción de frases clave de un único documento de entrada. El método no supervisado, en cambio, es mucho más sencillo. Este método no es tan complejo, pero requiere una gran cantidad de trabajo humano.
Este método se ha utilizado para extraer frases clave de documentos de texto sin necesidad de datos de entrenamiento. Mientras que la extracción supervisada de frases clave se basa en la experiencia humana, la extracción no supervisada de frases clave utiliza el aprendizaje automático para identificar patrones. Se centra en el análisis de los documentos de texto mediante el aprendizaje de las palabras y sus frecuencias. El resultado es un resumen de palabras y frases relevantes específico para cada documento. La extracción supervisada de frases clave con un resumidor de texto producirá un breve resumen de todo el documento basado en sus características.
Resumen abstracto
El término resumen abstracto de texto se refiere a un análisis de la idoneidad de un texto resumido. Este tipo de resumen suele producir resúmenes incoherentes y no es apropiado para resumir textos complejos. Banko et al. propusieron el término para describir un método que analiza la idoneidad del resumen de un texto mediante el análisis del contenido del mismo. Los autores descubrieron que el resumen de texto abstracto es eficaz para generar frases de resumen para documentos no textuales.
Muchos estudios han intentado desarrollar métodos que puedan extraer el significado de oraciones complejas. Un método se llama codificación selectiva. Combina un codificador con un mecanismo de atención y utiliza una red GRU multicapa. El codificador lee el texto de entrada y aplica el significado de las frases a las representaciones de las palabras. A continuación, el descodificador utiliza la búsqueda de haces para seleccionar la representación de palabras adecuada. El resumen abstracto es el proceso de captar el significado de un texto complejo mediante un proceso automatizado.
Machine learning algorithms
Hay muchos tipos de algoritmos de aprendizaje automático para el resumen de textos, y el más popular es el modelo PEGASUS. Este modelo puede generar frases importantes a partir del texto de entrada. El modelo PEGASUS puede ajustarse en conjuntos de datos pequeños para producir mejores resultados. Sin embargo, muchos investigadores no están satisfechos con su rendimiento. Para obtener mejores resultados, hay que intentar utilizar otro tipo de algoritmo, como las redes de tareas auxiliares.
El tipo más básico de resumidor de textos es el extractivo. Este método extrae la información principal del texto y la presenta de forma legible. En general, es más fácil producir una versión extractiva que una abstracta, pero es más compleja. Los investigadores están experimentando con el método extractivo, pero todavía no es la mejor opción. Las principales características de un resumidor de texto extractivo son: palabras clave, frecuencia, similitud, posición de la frase, longitud y semántica.
Conslusión
El resumen de textos es el proceso de crear una versión condensada de un documento de texto. Esta versión condensada incluye los puntos más importantes del documento original y suele ser mucho más corta que el original. El resumen de texto puede utilizarse para resumir artículos, entradas de blog, libros e incluso sitios web completos. Hay varios métodos diferentes que pueden utilizarse para crear un resumen, pero todos comparten el mismo objetivo de capturar la información más importante de un texto.