Re Reference AI

技術

抽出型要約とは

Extractive Summarization

原文中の重要な文をそのまま抜き出して並べる要約手法

NLP要約

概要

抽出型要約とは、原文の中から重要と判断した文や語句をそのまま抜き出し、それらを並べることで要約を作る手法を指す。 各文の重要度をTF-IDFやグラフベースのアルゴリズム(TextRank等)、あるいは学習済みモデルのスコアで評価し、上位の文を選んで要約を構成する。 原文の表現をそのまま使うため文法的に不自然な要約になりにくい一方、選んだ文をつなぎ合わせるだけでは文章として不自然になったり、原文に無い簡潔な言い換えができなかったりする制約がある。

比較

  • テキスト要約抽出型要約は、テキスト要約というタスクを実現する2つの代表的な手法の1つ
  • 生成型要約抽出型要約が原文の文をそのまま抜き出すのに対し、生成型要約はモデルが新しい文章として要約を生成する

関連用語

テキスト要約生成型要約