Аналіз сучасних методів реферування текстів
DOI:
https://doi.org/10.20535/1560-8956.46.2025.323679Ключові слова:
автоматизоване реферування текстів, обробка природної мови (NLP), машинне навчання, екстрактивне реферування, анотаційне реферування, абревіативне реферування, TextRank, LSA, виділення ключових фраз, аналіз тексту, інформаційне перевантаженняАнотація
У сучасному світі, де потоки інформації захльостують нас щодня, вміння швидко орієнтуватися в морі текстових даних стає життєво важливим. Наукові статті, новини, блоги, соціальні мережі – скрізь нас оточує лавина текстів, що вимагають нашої уваги. Як же впоратися з цим інформаційним цунамі, не потонувши в безодні деталей? Саме цій проблемі присвячена дана стаття. Досліджуються можливості автоматизованого реферування текстів – процесу створення стислих, інформативних викладень великих обсягів текстової інформації. Традиційні методи аналізу текстів, що базуються на ручному перегляді та обробці, стають неефективними в умовах зростаючих обсягів інформації. На допомогу приходить штучний інтелект, зокрема обробка природної мови (NLP) та машинне навчання. NLP дозволяє комп'ютерам "розуміти" людську мову, аналізуючи її структуру та значення. Машинне навчання, в свою чергу, наділяє комп'ютери здатністю навчатися на основі даних, виявляючи приховані закономірності та самостійно покращуючи свою роботу.
Завдяки поєднанню цих технологій, комп'ютери можуть аналізувати величезні обсяги текстової інформації, виділяти ключові моменти, відкидати несуттєві деталі та генерувати стислі, інформативні реферати, що зберігають основний зміст оригіналу [1]. Автоматизоване реферування текстів – це не просто технологічний тренд, а необхідність, що допоможе опанувати інформаційний простір та ефективно використовувати знання, закладені в текстах.
Бібл. 10, іл. 3
Посилання
Natural Language Processing (NLP): What Is It & How Does it Work?: website URL: https://monkeylearn.com/natural-language-processing/ (application date: 08.07.2024).
GPT-4 Can’t Reason: website URL: https://medium.com/@konstantine_45825/gpt-4-cant-reason-2eab795e2523 (application date: 29.07.2024).
Natural Language Processing: website URL: https://www.deeplearning.ai/resources/natural-language-processing/ (application date: 10.07.2024).
What is Machine Learning (ML)?: website URL: https://cloud.google.com/learn/what-is-machine-learning (application date: 10.07.2024).
Understanding Page Rank: website URL: https://medium.com/@sarthakanand/page-rank-b7072c61dd85 (application date: 18.07.2024).
What is Latent Semantic Analysis?: website URL: https://ahrefs.com/seo/glossary/latent-semantic-analysis-lsa (application date: 18.07.2024).
A knowledge-based approach to citation extraction: website URL: https://ieeexplore.ieee.org/document/1506448 (application date: 20.07.2024).
How to format a citation in the abstract: website URL: https://academia.stackexchange.com/questions/98484/how-to-format-a-citation-in-the-abstract (application date: 27.07.2024).
Definition of Abbreviations: website URL: https://apastyle.apa.org/style-grammar-guidelines/abbreviations/definition (application date: 31.07.2024).
Overcoming the Challenges of Unstructured Data in Multi-site, Electronic Medical Record-based Abstraction: website URL: https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC5024721/ (application date: 31.07.2024).
##submission.downloads##
Опубліковано
Номер
Розділ
Ліцензія
Автори залишають за собою право на авторство своєї роботи та передають журналу право першої публікації цієї роботи на умовах ліцензії Creative Commons Attribution License, котра дозволяє іншим особам вільно розповсюджувати опубліковану роботу з обов'язковим посиланням на авторів оригінальної роботи та першу публікацію роботи у нашому журналі.
2. Автори мають право укладати самостійні додаткові угоди щодо неексклюзивного розповсюдження роботи у тому вигляді, в якому вона була опублікована нашим журналом (наприклад, розміщувати роботу в електронному сховищі установи або публікувати у складі монографії), за умови збереження посилання на першу публікацію роботи у нашому журналі.
3. Політика журналу дозволяє і заохочує розміщення рукопису роботи авторами в мережі Інтернет (наприклад, на arXiv.org або на особистих веб-сайтах). Причому рукописи статей можуть бути розміщенні у відкритих архівах як до подання рукопису до редакції, так і під час його редакційного опрацювання. Це сприяє виникненню продуктивної наукової дискусії, позитивно позначається на оперативності ознайомлення наукової спільноти з результатами Ваших досліджень і як наслідок на динаміці цитування вже опублікованої у журналі роботи. Детальніше про це: The Effect of Open Access.
