| rdfs:comment
| - التلخيص التلقائي هو خلق نسخة مختصرة من النص بواسطة برنامج كمبيوتر. نتاج هذا الإجراء لا يزال يحتوي على أهم النقاط من النص الأصلي. ان ظاهرة الإغراق المعلوماتي باتت تعني أن الحصول على ملخصات ومتطورة بشكل صحيح هو أمر حيوي. وكما أن الوصول إلى البيانات زاد كذلك الاهتمام بالتلخيص التلقائي. مثال على استخدام تكنولوجيا التلخيص هو محركات البحث من جوجل. (ar)
- 自動要約（じどうようやく、英: Automatic summarization）は、コンピュータプログラムを用いて、文書からその要約を作成する処理である。 作成される要約は、要約の対象となる文書の最も重要な要素のみを残しているべきであり、いわゆる情報のオーバーロードに伴い自動要約に対する関心も増している。首尾一貫した要約を作成するためには要約の長さや書き方のスタイル、文法などといった点が考慮されなければならない。自動要約の応用先の1つはGoogleなどの検索エンジンであるが、もちろん独立した1つの要約プログラムといったものもありうる。 (ja)
- Автомати́ческое рефери́рование, анноти́рование или суммариза́ция — создание краткой версии (реферата, аннотации) текстового документа с помощью компьютерной программы. (ru)
- Автоматизоване реферування або квазіреферування — це виявлення в тексті первинного документа фрагментів, що містять заздалегідь заявлені змістові аспекти. Найвищого розвитку формалізація методів реферування набула з автоматизацією цього виду аналітико-синтетичної обробки документів. Необхідність реферування щораз більших обсягів документів і при цьому зменшення суб'єктивізму в наданні інформації зумовили впровадження в реферування електронних технологій. (uk)
- Automatic summarization is the process of shortening a set of data computationally, to create a subset (a summary) that represents the most important or relevant information within the original content. Artificial intelligence algorithms are commonly developed and employed to achieve this, specialized for different types of data. (en)
- Aŭtomata noticado estas tasko de Komputila lingvistiko. Estas redakto de teksto laŭ bazaj informoj, do sinteza agado kaj aparte bezonas scion el la . La kampo ankoraŭ ne bone esploriĝis; la unua fokuso de komputila lingvistiko longtempe estis analizaj agadoj kiel la rekono de lingvoj, la rekono de la temo de teksto (kiel serĉmaŝinoj faras por ekscii ĉu retpaĝo estas interesa por la serĉanto) kaj la kompreno de homa lingvo. Tamen ekzistas kelkaj elprovprojektoj nun, kiuj celas ekzemple: Je momento, la aŭtomata noticado nur malbone funkcias, la skribaĵo aspektas infana kaj ripetema. (eo)
- Die Text-Extraction (englisch text extraction auch englisch keyphrase extraction) bzw. Textextrahierung ist eine Methode zur automatischen Zusammenfassung eines Textes mit Hilfe computerlinguistischer Techniken. Dabei werden Teile eines Textes – zum Beispiel Sätze oder ganze Abschnitte – mittels statistischer und/oder heuristischer Methoden bezüglich ihrer Wichtigkeit oder Relevanz bewertet. Diese scores of importance dienen als Grundlage für die Entscheidung, welche Teile ("keyphrases") extrahiert und zu einem kürzeren Text zusammengestellt werden, der dann einen Überblick über die Inhalte des Originaltextes bietet und in der Regel als extract oder abstract bezeichnet wird. (de)
- Laburpengintza automatikoa ordenagailu programa baten bitartez testu baten bertsio laburtua sortzean datza. Prozesu honetan eskuratutako emaitzak jatorrizko testuaren informazio garrantzitsuena mantendu behar du. Gaur egun dugun informazio kopuru handiak ezinbesteko bihurtu ditu laburpenak. Hori dela eta, garrantzi handiko ikerketa arlo bilakatu da laburpengintza automatikoa. Laburpengintza baliatzen duen adibide bezala Googleren bilatzailea dugu. (eu)
- Deux cent six, voici un chiffre à retenir. Une nouvelle voiture ? Un code pour accéder à un service ? Pas du tout. Deux cent six, c’est le nombre d’os composant notre squelette. Chacun d’entre nous porte en lui ce nombre. Un trésor à (re)découvrir. Coté taille, c’est dans l’oreille que se trouvent les os les plus petits. Ils ne sont pas plus grand… qu’une graine de soja ! Ces osselets – c’est leur nom – sont au nombre de six. Et le plus long alors ? La tour Eiffel de notre squelette s’appelle le fémur. Il peut atteindre 76 cm. EmailOK SYNDICAT DE LA PRESSEINDÉPENDANTED’INFORMATION EN LIGNE (fr)
- 자동 요약은 원본 문서의 요점들을 추린 요약문을 생성하기 위해 소프트웨어를 활용하여 텍스트 문서의 길이를 줄이는 과정이다. 조리 있는 요약문을 만들기 위해 글의 길이, 문체, 구문론 등의 변수가 고려된다. 자동 데이터 요약은 기계 학습 및 데이터 마이닝의 한 부분이다. 요약의 주된 아이디어는 전체 집합으로부터 "정보"를 갖고 있는 부분 집합을 찾는 것이다. 이러한 기술은 오늘날 여러 산업 분야에서 활용되고 있는데 한 가지 예로 검색 엔진을 들 수 있다. 이 밖에 문서 요약, 이미지 컬렉션 요약, 동영상 요약 등이 있다. 문서 요약은 정보를 가장 많이 포함한 문장들을 찾아내 이들로부터 전체 문서를 대표할 수 있는 요약문 또는 개요를 생성하는 작업이다. 이미지 요약에서는 전체 컬렉션에서 대표적인 또는 가장 중요한 이미지들을 찾는 시스템을 만들고자 하며, 동영상 감시 시스템에서는 특이점이 없는 장면들 속에서 중요한 이벤트가 있는 부분만 추출하는 것이 목표가 된다. 지금까지의 연구는 주로 추출 기법에 집중되어 있으며 이는 이미지 컬렉션 요약 또는 동영상 요약에 주로 적절한 방식이다. (ko)
- Textsammanfattning eller textsummering (engelska Text summarisation) är namnet på de tekniker och metoder som används för att automatiskt eller halvautomatiskt producera en kort och läsbar beskrivning av innehållet i en lång text eller en samling texter. Textsammanfattning har varit ett språkteknologiskt forskningsområde redan sedan 1950-talet Tekniker som informationsextraktion och är besläktade med textsammanfattning och går att använda som delkomponenter i ett mer sofistikerat sammanfattningssystem. (sv)
|
![[RDF Data]](/fct/images/sw-rdf-blue.png)
![[cxml]](/fct/images/cxml_doc.png)
![[csv]](/fct/images/csv_doc.png)
![[text]](/fct/images/ntriples_doc.png)
![[turtle]](/fct/images/n3turtle_doc.png)
![[ld+json]](/fct/images/jsonld_doc.png)
![[rdf+json]](/fct/images/json_doc.png)
![[rdf+xml]](/fct/images/xml_doc.png)
![[atom+xml]](/fct/images/atom_doc.png)
![[html]](/fct/images/html_doc.png)