A extracção de informação relevante sobre uma consulta específica a partir de dados em rápido crescimento é uma preocupação de tempo tranquilo para digitalizar e analisar dados de todos os documentos relacionados. Por conseguinte, o resumo de texto é hoje em dia uma área de investigação fundamental. Está prestes a encontrar a informação mais relevante a partir de documentos únicos ou multidocumentos. Uma quantidade razoável de trabalho é feita nesta área para superar uma pesquisa extensa e para reduzir o tempo necessário. A aprendizagem baseada no conhecimento e a aprendizagem automática são os dois métodos de sumarização de texto baseados em consultas, em que as abordagens de aprendizagem automática são principalmente utilizadas para calcular a característica probabilística utilizando ferramentas e técnicas de Processamento de Linguagem Natural (PNL) tanto para a aprendizagem supervisionada como não supervisionada. Na primeira parte deste trabalho de investigação incluem-se a identificação e análise de abordagens de aprendizagem automática para o resumo de texto com base em consultas para encontrar um resumo útil para os utilizadores, conforme especificado pela sua necessidade. Na segunda parte, é feita uma discussão abrangente para apresentar o mecanismo de trabalho interno de abordagens de aprendizagem automática para sumarização de texto baseada em consultas.
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