خلاصه سازی متن در NLP به ایجاد خلاصه ای از یک کار یا پروژه بر اساس اسناد ورودی یا داده ها اشاره دارد. خلاصه متن با هدف ارائه یک نمای کلی سریع از کار یا پروژه، برجسته کردن اطلاعات کلیدی و بینش مربوط به کاربر است.
در عمل، خلاصه سازی می تواند در تنظیمات مختلف استفاده شود. به عنوان مثال، در یک زمینه تجاری، می توان از آن برای ایجاد خلاصه های اجرایی گزارش ها، یا ایجاد جلسات توجیهی برای مدیریت ارشد استفاده کرد. خلاصه سازی در یک زمینه تحقیقاتی، می تواند یافته های کلیدی یک مطالعه را خلاصه کند یا یک نمای کلی از یک حوزه تحقیقاتی خاص ارائه دهد.
این معمولاً شامل ترکیبی از تکنیک‌های NLP و یادگیری ماشینی است. این تکنیک ها داده های ورودی را تجزیه و تحلیل می کنند و مهم ترین اطلاعات و بینش ها را شناسایی می کنند. برخی از مراحل کلیدی در خلاصه‌سازی شامل شناسایی موضوعات و مضامین اصلی در داده‌های ورودی، استخراج مهمترین جملات یا عبارات، و تولید خلاصه‌ای است که نکات کلیدی را در بر می‌گیرد.
کاربردهای رایج خلاصه سازی متن
کاربردهای مختلفی در حوزه های مختلف از جمله اخبار، امور مالی، تحقیقات علمی و رسانه های اجتماعی دارد. در اینجا برخی از کاربردهای رایج خلاصه سازی متن آورده شده است:
۱- خلاصه اخبار
خلاصه‌سازی متن می‌تواند به‌طور خودکار خلاصه‌ای از مقاله‌های خبری را تولید کند و به خوانندگان این امکان را می‌دهد تا به سرعت مروری بر مهمترین اطلاعات داشته باشند. سازمان های خبری می توانند از خلاصه سازی متن برای ایجاد خلاصه مقالات یا جمع آوری اخبار از منابع متعدد استفاده کنند.
۲- خلاصه اسناد
می تواند به طور خودکار خلاصه ای از اسناد طولانی مانند مقالات تحقیقاتی یا اسناد حقوقی را تولید کند. خلاصه‌سازی اسناد می‌تواند به محققان، وکلا و سایر متخصصان کمک کند تا به سرعت مهمترین اطلاعات یک سند را شناسایی کنند.
۳- خلاصه سازی رسانه های اجتماعی
می تواند به طور خودکار خلاصه ای از پست های رسانه های اجتماعی، مانند توییت ها یا پست های فیس بوک را تولید کند. خلاصه سازی رسانه های اجتماعی می تواند به کاربران کمک کند تا حجم زیادی از محتوای رسانه های اجتماعی را به سرعت اسکن و درک کنند.
۴- خلاصه سازی ایمیل
این می تواند به طور خودکار خلاصه های ایمیل را ایجاد کند و به کاربران کمک می کند تا به سرعت اطلاعات کلیدی را در صندوق ورودی خود شناسایی کنند.
۵- خلاصه سازی چت بات
می‌تواند خلاصه‌ای از مکالمات ربات‌های چت را ایجاد کند و به کاربران کمک می‌کند تا به سرعت مکالمات قبلی را مرور کنند و اطلاعات کلیدی را شناسایی کنند.
چالش ها
خلاصه سازی متن در پردازش زبان طبیعی (NLP) به دلیل عوامل متعددی چالش برانگیز است. در اینجا برخی از چالش های کلیدی در خلاصه سازی متن آورده شده است:
۱- ابهام در زمینه ی ارتباط
خلاصه کردن متن مستلزم درک زمینه و معنای متن ورودی است که به دلیل ابهام زبان طبیعی می تواند چالش برانگیز باشد. یک کلمه یا عبارت یکسان بسته به زمینه می تواند معانی متعددی داشته باشد که خلاصه کردن متن ورودی را به طور دقیق دشوار می کند.
۲- از دست دادن اطلاعات
خلاصه کردن متن ورودی شامل انتخاب مهمترین اطلاعات و کنار گذاشتن اطلاعات کمتر مهم است که می‌تواند منجر به از دست رفتن اطلاعات شود. یک متن خلاصه شده ممکن است تمام ظرافت ها و جزئیات متن ورودی را نشان ندهد، که می تواند منجر به عدم دقت یا سوء تفاهم شود.
۳- طول و ساختار
طول و ساختار متن ورودی می تواند بر کیفیت خلاصه تاثیر بگذارد. متن ورودی طولانی‌تر ممکن است به الگوریتم‌های پیچیده‌تری نیاز داشته باشد، در حالی که متن ورودی کوتاه‌تر ممکن است زمینه کافی برای یک خلاصه‌بندی دقیق را فراهم نکند.
۴- معیارهای ارزیابی
ارزیابی کیفیت یک خلاصه چالش برانگیز است. زیرا معیارهای ارزیابی واضحی برای خلاصه سازی متن وجود ندارد. معیارهایی مانند دقت، دقت و یادآوری ممکن است برای خلاصه‌سازی اعمال نشوند. زیرا هدف خلاصه‌سازی، گرفتن مهمترین اطلاعات به جای همه اطلاعات موجود در متن ورودی است.
۵- خلاصه چند وجهی
خلاصه کردن متنی که حاوی تصاویر، ویدیوها یا سایر محتوای چندرسانه ای است نیاز به ترکیب اطلاعات از روش های مختلف دارد که می تواند چالش برانگیز باشد. خلاصه‌سازی چندوجهی مستلزم یکپارچه‌سازی اطلاعات از روشهای مختلف و انتخاب مهمترین اطلاعات در همه روش‌ها است.
پرداختن به این چالش ها مستلزم بررسی دقیق متن ورودی، الگوریتم خلاصه سازی و معیارهای ارزیابی مورد استفاده برای ارزیابی کیفیت خلاصه است. پیشرفت در یادگیری ماشین و یادگیری عمیق منجر به پیشرفت قابل توجهی در خلاصه سازی متن در سال های اخیر شده است. با این حال، کار زیادی باید برای توسعه الگوریتم‌های خلاصه‌سازی دقیق و قابل اعتماد که می‌توانند به طور مؤثر در حوزه‌ها و زمینه‌های مختلف عمل کنند، انجام شود.
تکنیک هایی برای ارزیابی کیفیت یک خلاصه
ارزیابی کیفیت یک خلاصه یک کار چالش برانگیز در پردازش زبان طبیعی (NLP) است زیرا اغلب پاسخ صحیح واحدی وجود ندارد. با این حال، چندین تکنیک و معیار را می توان برای ارزیابی کیفیت یک خلاصه استفاده کرد. در اینجا چند تکنیک رایج مورد استفاده برای ارزیابی کیفیت خلاصه آورده شده است:
ارزیابی انسانی
این تکنیکی است که باید ارزیاب‌های انسانی متن ورودی و خلاصه مربوطه را بخوانند و کیفیت خلاصه را بر اساس معیارهای مختلف ارزیابی کنند. ارزیابی انسانی اغلب مطمئن ترین روش برای ارزیابی کیفیت خلاصه در نظر گرفته می شود. زیرا عواملی مانند انسجام، ارتباط و کامل بودن را در نظر می گیرد که ممکن است با استفاده از معیارهای خودکار دشوار باشد.
بسته به الزامات و محدودیت های خاص کار، روش های مختلفی برای انجام ارزیابی انسانی وجود دارد. در اینجا چند نمونه از روش های ارزیابی انسانی برای خلاصه سازی آورده شده است:
۱- ارزیابی مستقیم
شامل ارزیابی‌کنندگان انسانی می‌شود که کیفیت خلاصه را در مقیاسی مانند عالی، خوب، منصفانه یا ضعیف رتبه‌بندی می‌کنند. ارزیابی مستقیم روشی ساده و پرکاربرد برای ارزیابی انسانی است. با این حال، ممکن است بازخورد دقیقی در مورد جنبه های خاص خلاصه ای که نیاز به بهبود دارند ارائه نکند.
۲- مقایسه زوجی
شامل ارزیابی‌کنندگان انسانی می‌شود که دو خلاصه را با هم مقایسه می‌کنند و خلاصه‌ای را با کیفیت بالاتر انتخاب می‌کنند. مقایسه زوجی روش ارزیابی دقیق تری نسبت به ارزیابی مستقیم است. با این حال، می‌تواند زمان‌بر باشد و برای ایجاد نتایج آماری معنی‌دار به مقایسه‌های زوجی زیادی نیاز دارد.
۳- ارزیابی مبتنی بر وظیفه
این شامل ارزیابان انسانی است که وظایفی را بر اساس متن ورودی و خلاصه مربوطه انجام می دهند، مانند پاسخ دادن به سؤالات یا تصمیم گیری. کیفیت خلاصه بر اساس اینکه ارزیابی‌کنندگان چقدر می‌توانند کار را با استفاده از متن خلاصه انجام دهند، ارزیابی می‌شود. این روش می تواند ارزیابی واقعی تری از کیفیت خلاصه را نسبت به روش های دیگر ارائه دهد. با این حال، طراحی و اجرا ی آن می تواند پیچیده تر باشد.
۴- قضاوت کارشناسی
شامل این است که کارشناسان موضوعی خاص یا نویسندگان حرفه ای، کیفیت خلاصه را بر اساس تخصص و تجربه خود ارزیابی کنند. قضاوت متخصص می تواند بینش ارزشمندی در مورد کیفیت خلاصه ارائه دهد. با این حال، یافتن و استخدام کارشناسان واجد شرایط ممکن است دشوار باشد.
۵- جمع سپاری
شامل این است که بسیاری از ارزیابان انسانی کیفیت خلاصه را ارزیابی کنند. جمع سپاری می تواند طیف متنوعی از نظرات را ارائه دهد و می تواند مقرون به صرفه باشد. با این حال، ممکن است کنترل کیفیت ارزیابان و ثبات ارزیابی ها دشوارتر باشد.
اینها تنها چند نمونه از روشهای ارزیابی انسانی هستند که می توانند برای خلاصه سازی استفاده شوند. انتخاب روش ارزیابی به الزامات و محدودیت های خاص کار و همچنین منابع موجود برای ارزیابی بستگی دارد. روش های ارزیابی چندگانه اغلب برای دریافت درک جامع تری از کیفیت خلاصه توصیه می شود.
BLEU
ارزیابی دو زبانه زیرمجموعه معیاری است که معمولاً برای ارزیابی کیفیت ترجمه ماشینی استفاده می‌شود، اما می‌تواند برای ارزیابی خلاصه‌سازی نیز استفاده شود. BLEU همپوشانی بین کلمات یا n-gram در خلاصه و خلاصه مرجع را اندازه گیری می کند. همچنین امتیازی بین ۰ تا ۱ ارائه می دهد. این یک معیار ساده و پرکاربرد برای ارزیابی خلاصه سازی است. با این حال، به دلیل عدم ارتباط خوب با قضاوت های انسانی مورد انتقاد قرار گرفته است. تکنیک های ارزیابی کیفیت یک متن خلاصه در این روش به قرار زیر هستند:
۱- تطبیق N-gram
BLEU همپوشانی بین خلاصه و خلاصه مرجع را اندازه گیری می کند، جایی که n معمولاً روی ۱، ۲، ۳ یا ۴ تنظیم می شود.
۲- اصلاح N-gram Precision
BLEU با در نظر گرفتن طول خلاصه، دقت N-gram را اصلاح می کند. از آنجایی که خلاصه‌های کوتاه‌تر به احتمال زیاد دقت بالاتری دارند، BLEU خلاصه‌های خیلی کوتاه را با ضرب کردن دقت N-gram در ضریب جریمه مختصر، که نسبت طول خلاصه به طول مرجع است، جریمه می‌کند.
۳- میانگین هندسی
BLEU میانگین هندسی امتیازهای دقیق N-gram اصلاح شده را در تمام سفارشات محاسبه می کند و وزن بیشتری را به N-gram های مرتبه بالاتر می دهد.
۴- BLEU تجمعی
BLEU همچنین یک نسخه تجمعی از متریک را محاسبه می کند که همپوشانی بین همه N-gram را تا یک مرتبه خاص اندازه گیری می کند.
F-measure
F-measure یک مقیاس است که معمولاً در بازیابی اطلاعات و پردازش زبان طبیعی برای ارزیابی عملکرد سیستمی که تصمیمات طبقه‌بندی باینری را تولید می‌کند، استفاده می‌شود. در واقع،دقت و یادآوری را در یک امتیاز واحد ترکیب می‌کند و می‌تواند برای ارزیابی کیفیت یک سیستم خلاصه‌سازی که تصمیمات دودویی در مورد گنجاندن هر جمله یا عبارت به صورت خلاصه ایجاد می‌کند، استفاده شود. این روش از تکنیک های زیر برای ارزیابی کیفیت یک خلاصه استفاده می کند.
۱- دقت
کسری از جملات یا عبارات انتخاب شده مربوط به خلاصه است. به عنوان نسبت جملات یا عبارات مرتبط به تعداد کل جملات یا عبارات انتخاب شده محاسبه می شود.
۲- یادآوری
کسری از جملات یا عبارات مربوطه است که برای خلاصه انتخاب شده است. به عنوان نسبت جملات یا عبارات مرتبط به تعداد کل جملات یا عبارات مرتبط در خلاصه مرجع محاسبه می شود.
۳- اندازه گیری F
“دقت” و “یادآوری” را با استفاده از میانگین هارمونیک دو مقدار در یک امتیاز واحد ترکیب می کند. میانگین هارمونیک به دو مقدار پایین‌تر وزن بیشتری می‌دهد، به این معنی که اندازه‌گیری F نسبت به اندازه‌گیری‌های دیگر، مانند میانگین حسابی، به عدم تعادل بین دقت و یادآوری حساس‌تر است.
به طور خلاصه، F-measure یک معیار مفید برای ارزیابی کیفیت یک سیستم خلاصه سازی است که تصمیمات دودویی در مورد گنجاندن هر جمله یا عبارت در خلاصه ایجاد می کند. این “دقت” و “یادآوری” را در یک امتیاز واحد ترکیب می کند و می تواند برای متعادل کردن مبادله بین دو مقدار استفاده شود.
سخن پایانی
به طور کلی، خلاصه سازی ابزار قدرتمندی برای پردازش سریع و کارآمد مقادیر زیادی از اطلاعات و تقطیر آن به مهمترین عناصر آن است. کاربردهای عملی بسیاری در صنایع و تنظیمات مختلف، از تجارت و امور مالی گرفته تا مراقبت های بهداشتی و تحقیقاتی دارد.
