Автоматичне реферування тексту з використанням абстрактивних та екстрактивних методів

Актуальність дослідження автоматичного реферування текстів зумовлена зростаючим обсягом інформації, який необхідно обробляти у сучасному світі. Це дослідження присвячено розробці та оцінці ефективності програмного забезпечення для автоматичного реферування текстів, яке використовує екстрактивні та абстрактивні методи. Об'єктом дослідження є процес автоматичного реферування текстів, а предметом — ефективність екстрактивних та абстрактивних методів у контексті їх точності, повноти, зрозумілості та інших важливих характеристик.
Метою дослідження є створення програми для автоматичного реферування текстів та оцінка її ефективності. Основні завдання включають розробку алгоритмів для екстрактивного та абстрактивного реферування, оцінку їх роботи за допомогою метрик ROUGE, порівняння результатів та визначення сильних і слабких сторін кожного підходу, а також пропозиції щодо можливих шляхів покращення алгоритмів.
Методологічна основа дослідження включає сучасні теорії та підходи до обробки природної мови (NLP) та машинного навчання. Було використано емпіричні дослідження для оцінки роботи алгоритмів за допомогою метрик ROUGE, а також спостереження та аналіз результатів.
За підсумками проведеного дослідження було встановлено, що екстрактивний метод демонструє вищу точність та лексичне багатство, проте страждає від низької повноти та когезії. Абстрактивний метод, хоча і є менш точним, забезпечує кращу зрозумілість та адекватність викладу. Запропоновано комбінований підхід для поєднання переваг обох методів.

Терновська Є. Автоматичне реферування тексту з використанням абстрактивних та екстрактивних методів : кваліфікаційна робота бакалавра : 035.10 Прикладна лінгвістика / наук. кер. Н. Дарчук. Київ, 2024. 47 с.