Ежедневно каждый из нас сталкивается с огромным информационным потоком. Нам часто необходимо изучить множество объемных текстов (статей, документов) в ограниченное время. Поэтому в области машинного обучения естественным образом родилась задача автоматического составления аннотации текста.

У нас в компании мы активно работаем над автореферированием документов, в эту статью не стал включать все подробности и код, но описал основные подходы и результаты на примере нейтрального датасета: 30 000 футбольных спортивных новостных статей, собранных с информационного портала «Спорт-Экспресс».

Итак, суммаризацию можно определить, как автоматическое создание краткого содержания (заголовка, резюме, аннотации) исходного текста. Существует 2 существенно отличающихся подхода к этой задаче: экстрактивный и абстрактивный.

Экстрактивная суммаризация

Экстрактивный подход заключается в извлечении из исходного текста