انباشتهشدن حجم عظیم دادهها و متنها در دنیای دیجیتال، نیاز ما به خلاصهسازی سریع و دقیق را چند برابر کرده است. امروزه دیگر مرور همه متنها بهصورت دستی امکانپذیر نیست؛ به همین دلیل ابزارهای مبتنی بر هوش مصنوعی وارد میدان شدهاند تا این کار را بهشکلی هوشمند انجام دهند. این ابزارها با استفاده از الگوریتمهای پردازش زبان طبیعی (NLP) قادرند در چند ثانیه، نکات کلیدی را از متنهای طولانی استخراج کنند. اما برای آنکه نتیجه مطلوب به دست آید، باید با روشها و تکنیکهای خلاصه سازی متن آشنا باشید تا بتوانید ابزار مناسب را انتخاب کرده و بهدرستی از آن استفاده کنید.
در این مقاله، روشها و تکنیکهای خلاصه سازی متن را بررسی میکنیم تا به شما کمک کنیم کیفیت خلاصه کردن متن خود را بیشتر کنید.
روشهای خلاصهسازی متن
دو روش اصلی برای خلاصه سازی متن وجود دارد:
- خلاصهسازی استخراجی (Extractive Summarization)
- خلاصهسازی انتزاعی (Abstractive Summarization)
خلاصهسازی استخراجی
خلاصهسازی استخراجی روشی است که در آن جملات یا عبارات اصلی از متن منبع شناسایی و جدا میشوند تا با کنار هم قرار دادن آنها یک خلاصه ساخته شود. سیستمهای خلاصهسازی استخراجی از الگوریتمهای آماری و تحلیلهای زبانی استفاده میکنند تا براساس معیارهایی مانند بسامد واژهها، موقعیت جملات در متن و تکرار کلمات کلیدی، اهمیت هر بخش از متن را ارزیابی کنند.
پس از شناسایی جملات مهم، آنها در کنار هم قرار میگیرند تا یک خلاصه کوتاه و حاوی اطلاعات ضروری ایجاد شود. مهمترین مزیت این روش، سادگی و قابلیت اجرای آسان آن در سیستمهای کامپیوتری است. همچنین روند کار آن نسبتاً ساده است، زیرا مستقیماً بر پایه متن موجود و استخراج جملات عمل میکند. بااینحال، خلاصههای تولیدشده ممکن است جنبههای انسانی و ارتباطی متن اصلی را از دست بدهند و یکپارچگی معنایی کمتری داشته باشند.
تکنیکهای مورد استفاده در خلاصهسازی استخراجی
تکنیکهای خلاصه سازی متن در روش استخراجی، شامل موارد زیر است:
رویکردهای آماری
این تکنیک خلاصه سازی متن با کمک مدلهای ریاضی، اهمیت ساختار جملات در یک سند را توضیح میدهد. الگوریتمهایی مانند TF-IDF و LSA از جمله ابزارهای رایج در این زمینه هستند.
- TF-IDF یا Term Frequency-Inverse Document Frequency روشی آماری است که نشان میدهد یک واژه در یک متن چقدر اهمیت دارد. این اهمیت براساس میزان تکرار کلمه در متن و در مقایسه با سایر اسناد سنجیده میشود.
- LSA یا Latent Semantic Analysis با استفاده از تجزیه مقدار منفرد (SVD)، موضوعات پنهان در متن را شناسایی میکند. هدف این روش کاهش ابعاد ماتریس واژهسند و در عین حال کاهش نویز و تکرار و حفظ معنا و مفاهیم اصلی متن است.
روشهای مبتنی بر گراف
در این تکنیک خلاصه سازی متن یک گراف ساخته میشود که در آن جملات بهعنوان گره در نظر گرفته میشوند و ارتباط آنها براساس شباهت مشخص میشود. الگوریتمهایی مانند TextRank و LexRank با استفاده از این روش وزن هر جمله را تعیین کرده و جملات با امتیاز بالاتر را برای خلاصه انتخاب میکنند.
الگوریتمهای یادگیری ماشین
در این تکنیک خلاصه سازی متن، مدلها و دادههای آموزشی برای شناسایی جملات مهم به کار گرفته میشوند. یادگیری تحت نظارت با استفاده از مجموعه دادههای برچسبگذاریشده، قادر است جملات کلیدی را شناسایی کند. ویژگیهایی مانند طول جمله، بسامد کلمات و جایگاه جمله در متن، اغلب معیارهای مورد استفاده هستند.
امتیازدهی جملات
در این تکنیک خلاصه سازی متن، هر جمله براساس معیارهایی مانند فراوانی کلمات، اهمیت واژههای کلیدی، موقعیت جمله در متن و شباهت آن با سایر جملات، امتیازدهی میشود. جملاتی که امتیاز بالاتری دارند بهعنوان بخش مهم متن انتخاب و در خلاصه گنجانده میشوند.
مثال برای خلاصهسازی استخراجی
خلاصهسازی استخراجی را میتوان با مثال زیر نشان داد:
📌 متن اصلی:
«هوش مصنوعی در سالهای اخیر تحولات بزرگی در صنایع مختلف ایجاد کرده است. این فناوری در پزشکی برای تشخیص بیماریها، در حملونقل برای خودروهای خودران و در آموزش برای شخصیسازی محتوا به کار میرود.»
📌 خلاصه استخراجی:
«هوش مصنوعی در پزشکی، حملونقل و آموزش کاربرد دارد.»
در این روش، جملات یا بخشهای مهم مستقیماً از متن اصلی بُرش داده میشوند و بدون تغییر کنار هم قرار میگیرند.
خلاصهسازی انتزاعی
خلاصهسازی انتزاعی سعی میکند معنای اصلی متن را درک کرده و جملات جدیدی بسازد که همان اطلاعات را به خواننده منتقل کنند. این نوع خلاصهسازی بر پایه فناوریهای پیشرفته پردازش زبان طبیعی (NLP) مانند بازنمایی معنایی، مدلسازی زبانی و معماریهای شبکههای عصبی عمل میکند تا بتواند مفهوم متن را دریافت کرده و خلاصهای تازه و منسجم تولید کند.
مزیت اصلی این روش توانایی در ایجاد خلاصههایی شبیه به نوشته انسان است؛ چراکه میتواند متن اصلی را بازنویسی و بازسازماندهی کند و آن را کوتاهتر و معنادارتر ارائه دهد. بااینحال، این تکنیک خلاصهسازی متن به منابع محاسباتی بیشتری نیاز دارد و اجرای آن دشوارتر است.
تکنیکهای مورد استفاده در خلاصهسازی انتزاعی
تکنیکهای خلاصه سازی متن در روش انتزاعی شامل موارد زیر است:
مدلهای دنباله به دنباله (Sequence-to-Sequence Models)
این مدلها بر پایه یادگیری عمیق ساخته شدهاند و یک دنباله ورودی از متن را به یک دنباله خروجی تبدیل میکنند که همان خلاصه است.
از مدلهای رایج پیادهسازی تکنیک خلاصه سازی متن میتوان به شبکههای LSTM (Long Short-Term Memory) و همچنین مدلهای پیشرفتهتر مبتنی بر ترنسفورمر مانند BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) و GPT (Generative Pre-trained Transformer) اشاره کرد.
مکانیزمهای توجه (Attention Mechanisms)
این تکنیک خلاصه سازی متن به مدل کمک میکند تا هنگام تولید خلاصه، به بخشهای مختلف متن منبع بهصورت پویا تمرکز کند. نتیجه این است که ارتباط و انسجام متن خروجی بهبود پیدا میکند زیرا بخشهای ورودی و خروجی بهتر با هم همراستا میشوند.
مدلهای زبانی از پیش آموزشدیده (Pre-trained Language Models)
مدلهایی مانند BERT و GPT را میتوان برای وظایف خاص خلاصهسازی، تنظیم مجدد (Fine-tune) کرد. این مدلها بهدلیل آموزش بر روی حجم عظیمی از دادههای متنی، توانایی تولید خلاصههایی غنیتر از نظر معنایی را دارند.
این دسته از مدلها در تولید متنِ شبیه به نوشته انسان، بسیار امیدبخش ظاهر شدهاند.
مثال برای خلاصهسازی انتزاعی
خلاصهسازی انتزاعی را میتوان با مثال زیر نشان داد:
📌 متن اصلی:
«هوش مصنوعی در سالهای اخیر تحولات بزرگی در صنایع مختلف ایجاد کرده است. این فناوری در پزشکی برای تشخیص بیماریها، در حملونقل برای خودروهای خودران و در آموزش برای شخصیسازی محتوا به کار میرود.»
📌 خلاصه انتزاعی:
«هوش مصنوعی با کاربردهای گسترده در پزشکی، حملونقل و آموزش، باعث تحول صنایع شده است.»
در این روش، مدل، معنای متن را درک میکند و با بازنویسی و ترکیب جملات، یک جمله جدید و روان تولید میکند.
روشهای ترکیبی (Hybrid Methods)
روشهای ترکیبی تلاش میکنند مزایای هر دو نوع خلاصهسازی، یعنی استخراجی و انتزاعی، را با هم ترکیب کنند. بهعنوان مثال، یک سیستم ممکن است ابتدا با استفاده از روش استخراجی جملات مهم متن را انتخاب کند و سپس با روش انتزاعی، آنها را بازنویسی نماید تا خلاصهای روان، منسجم و کوتاه تولید شود.
مثال خلاصهسازی ترکیبی
خلاصهسازی ترکیبی را میتوان با مثال زیر نشان داد:
📌 متن اصلی:
«هوش مصنوعی در سالهای اخیر تحولات بزرگی در صنایع مختلف ایجاد کرده است. در پزشکی، این فناوری به تشخیص بیماریها و پیشنهاد درمان کمک میکند. در حملونقل، خودروهای خودران با استفاده از هوش مصنوعی ایمنی و کارایی را افزایش میدهند. همچنین در آموزش، سیستمهای هوشمند، محتوا را مطابق نیاز دانشآموزان شخصیسازی میکنند.»
📌 گام اول خلاصه سازی؛ استخراجی:
سیستم ابتدا جملات مهم را انتخاب میکند:
«هوش مصنوعی در سالهای اخیر تحولات بزرگی در صنایع مختلف ایجاد کرده است.»
«در پزشکی، این فناوری به تشخیص بیماریها و پیشنهاد درمان کمک میکند».
«در حملونقل، خودروهای خودران با استفاده از هوش مصنوعی ایمنی و کارایی را افزایش میدهند.»
📌 گام دوم خلاصه سازی؛ انتزاعی:
سپس این جملات انتخابشده را بازنویسی و ترکیب میکند تا خلاصهای روان و کوتاه ساخته شود:
«هوش مصنوعی با ایجاد تحول در صنایع مختلف، به بهبود تشخیص بیماری در پزشکی، افزایش ایمنی خودروهای خودران و شخصیسازی آموزش کمک میکند.»
نتیجهگیری
با توجه به افزایش حجم عظیم اطلاعات، تکنیکهای خلاصه سازی متن اهمیت زیادی پیدا کرده است. با استفاده همزمان از روشهای استخراجی و انتزاعی و بهرهگیری از تکنیکهای آماری، مبتنی بر قوانین، یادگیری ماشین و یادگیری عمیق، میتوان خلاصههایی متناسب با پیچیدگی و نیازهای کارآمدی متن ایجاد کرد. پیشرفتهای هوش مصنوعی و یادگیری ماشین موجب توسعه بیشتر در زمینه خلاصهسازی متن خواهد شد و دقت و توانایی مدلها در درک زمینه و مفهوم متن را بهبود میبخشد.
https://www.geeksforgeeks.org/nlp/text-summarization-techniques/#abstractive-summarization
