Report
АВТОМАТИЧЕСКОЕ РЕФЕРИРОВАНИЕ ТЕКСТОВ: КЛАССИФИКАЦИЯ, АРХИТЕКТУРЫ, СОВРЕМЕННЫЕ ПОДХОДЫ И ПРОБЛЕМЫ
| Τίτλος: | АВТОМАТИЧЕСКОЕ РЕФЕРИРОВАНИЕ ТЕКСТОВ: КЛАССИФИКАЦИЯ, АРХИТЕКТУРЫ, СОВРЕМЕННЫЕ ПОДХОДЫ И ПРОБЛЕМЫ |
|---|---|
| Στοιχεία εκδότη: | Математическое моделирование, компьютерный и натурный эксперимент в естественных науках, 2023. |
| Έτος έκδοσης: | 2023 |
| Θεματικοί όροι: | Transformer, machine learning, обработка текстов на естественном языке, natural language processing, машинное обучение, автоматическое реферирование, automatic summarization |
| Περιγραφή: | В статье рассматривается задача автоматического реферирования текстов. Приводится классификация существующих методов, описываются их достоинства и недостатки. В статье приведена общая архитектура подобных систем и ее модификации в зависимости от метода реферирования. Рассматриваются современные подходы, основанные на использовании глубоких нейронных сетей, их особенности, варианты использования, существующие проблемы и возможные пути их решения. This article focuses on the task of automatic text summarization. It provides a classification of existing methods, describing their strengths and weaknesses. The article presents a general architecture of such systems and its modifications based on the summarization method. It explores modern approaches based on deep neural networks, discussing their characteristics, application scenarios, existing challenges, and potential solutions. |
| Τύπος εγγράφου: | Research |
| DOI: | 10.24412/2541-9269-2023-1-19-27 |
| Rights: | CC BY |
| Αριθμός Καταχώρησης: | edsair.doi...........21d35e2132e21c9e4c2c5cf5f04d7c3c |
| Βάση Δεδομένων: | OpenAIRE |
| DOI: | 10.24412/2541-9269-2023-1-19-27 |
|---|