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La extracción de información relevante sobre una consulta específica a partir de datos que crecen rápidamente es una preocupación para el tiempo tranquilo con el fin de escanear y analizar los datos de todos los documentos relacionados. Por lo tanto, el resumen de texto es un área de investigación primordial en estos días. Se trata de encontrar la información más relevante a partir de uno o varios documentos. Se ha realizado una cantidad razonable de trabajo en esta área para superar la búsqueda exhaustiva y reducir el tiempo requerido. El aprendizaje automático y el basado en el conocimiento son los dos métodos de resumen de texto basado en consultas, donde los enfoques de aprendizaje automático se utilizan principalmente para calcular las características probabilísticas utilizando herramientas y técnicas de Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN) tanto para el aprendizaje supervisado como para el no supervisado. En la primera parte de este trabajo de investigación se incluyen la identificación y el análisis de los enfoques de aprendizaje automático para el resumen de texto basado en consultas para encontrar un resumen útil para los usuarios según sus necesidades. En la segunda parte, se realiza una discusión exhaustiva para presentar el mecanismo de funcionamiento interno de los enfoques de aprendizaje automático para la síntesis de texto basada en consultas.
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