خلاصه کردن متن بخش مهمی از زندگی روزمره محققان، دانشجویان و افرادی است که هر روز اسناد متنی عظیمی را مطالعه می‌کنند. با پیشرفت فناوری و هوش مصنوعی، نه تنها خلاصه‌سازی خودکار متن به اندازه خلاصه‌نویسی دستی متن خوب و واضح شده، بلکه کیفیت بالاتری هم پیدا کرده است. به صورت کلی ماشین‌ها درک درستی از مهم بودن یا نبودن مطالب ندارند. درنتیجه باید کدگذاری و مفاهیم مناسب در ماشین‌ها وارد و تعریف شوند تا آن‌ها نیز بتوانند مانند انسان‌ها متن‌های خلاصه شده را ایجاد کنند. فرآیند خلاصه‌سازی متن که با ماشین‌ها یا برنامه‌های هوش مصنوعی انجام می‌شود، به عنوان خلاصه‌سازی خودکار متن یا خلاصه متن آنلاین شناخته می‌شود. ابزارهای خلاصه متن آنلاین با الگوریتم‌های NLP آموزش می‌بینند که با ورودی‌ها با زبان‌های متفاوت سازگار شود. به طور کلی دو تکنیک در پیاده‌سازی الگوریتم‌های NLP در خلاصه متن آنلاین به کار می‌رود. در این مطلب به بررسی نکاتی مهم در باب فرآیند خلاصه متن آنلاین و بهترین ابزارهای خلاصه متن آنلاین می‌پردازیم.
رویکرد ابزارهای خلاصه‌سازی متن آنلاین به چه صورت است؟
در ادامه به بررسی اینکه چگونه NLP و یا ML دقیقاً به ابزارهای هوش مصنوعی کمک می‌کنند تا متن را با استفاده از دو رویکرد مجزا خلاصه کنند می‌پردازیم. در مورد خلاصه کردن متن با هوش مصنوعی اساساً دو رویکرد وجود دارد. یکی استخراجی و دیگری انتزاعی است. تکنیک‌های خلاصه‌سازی استخراجی جملاتی را از متن انتخاب و ترکیب می‌کنند، در حالی که تکنیک‌های خلاصه‌سازی انتزاعی جملات جدیدی تولید می‌کنند که جوهر اصلی و منظور متن را حفظ می‌کنند.
1. ابزار خلاصه سازی متن آنلاین مبتنی بر استخراج
خلاصه‌سازی مبتنی بر استخراج یک فرآیند ساده است. کلمات و عبارات مهم از متن اصلی خارج شده و با هم جمع می‌شوند تا خلاصه شوند. در این فرآیند خلاصه سازی، هیچ گونه بازنویسی یا استفاده از مترادف وجود ندارد. کلمات همان‌طور که هستند بیرون آورده می‌شوند و کمی تغییر ترتیب می‌دهند تا به جمله ساختاری بدهد. از آنجایی که از مترادف‌ها استفاده نمی‌شود و بازعبارتی وجود ندارد، فرآیند خلاصه سازی را آسان‌تر می‌کند. به عنوان مثال، اگر متن اصلی این است: “لونا و نویل قبل از اینکه به یکدیگر سلام کنند دست‌های خود را شستند.” پس از آن، خلاصه‌ای از متن بر اساس استخراج خواهد بود: «لونا و نویل به یکدیگر سلام کردند». اکثر ماشین‌ها و برنامه‌های هوش مصنوعی از این نوع خلاصه‌سازی استفاده می‌کنند.
2. ابزار خلاصه سازی متن آنلاین مبتنی بر انتزاع
خلاصه سازی مبتنی بر انتزاع پیچیده‌تر از خلاصه سازی مبتنی بر استخراج است. ابزار خلاصه متن آنلاین در این روش جمله اصلی و مهم را از یک سند متنی خارج می‌کند و آن را با مترادف های مناسب بازنویسی می‌کند. به این ترتیب، متنی کاملا متفاوت به نظر می‌رسد اما همان معنای متن اصلی را دارد. به همین دلیل است که دشوار است زیرا یافتن مترادف‌های مناسب و بازنویسی با حفظ معنی یکسان سخت است. برای مثال، اگر متن اصلی این است: «پیتر با عجله از پله‌ها پایین می‌رفت. لیز خورد و افتاد و مچ پایش شکست، سپس خلاصه انتزاعی این خواهد بود: «پیتر بعد از اینکه از پله‌ها سر خورد، مچ پایش شکست.»
ابزار خلاصه متن آنلاین بر اساس نوع ورودی:
سند واحد، که در آن طول متن فایل ورودی کوتاه است. بسیاری از سیستم‌های خلاصه سازی اولیه با خلاصه سازی تک سندی سروکار داشتند.
چند سند، که در آن ورودی می‌تواند دلخواه طولانی باشد.
ابزار خلاصه متن آنلاین بر اساس هدف:
ژنریک، که در آن مدل هیچ فرضی در مورد دامنه یا محتوای متنی که باید خلاصه شود نمی‌کند و همه ورودی‌ها را همگن تلقی می‌کند. اکثر کارهایی که انجام شده است حول خلاصه سازی عمومی می چرخد.
دامنه خاص، که در آن مدل از دانش خاص دامنه برای ایجاد یک خلاصه دقیق‌تر استفاده می‌کند. به عنوان مثال، خلاصه کردن مقالات تحقیقاتی یک حوزه خاص، اسناد زیست پزشکی و…
مبتنی بر پرس و جو، که در آن خلاصه فقط حاوی اطلاعاتی است که به سوالات زبان طبیعی در مورد متن ورودی پاسخ می‌دهد.
ابزار خلاصه متن آنلاین بر اساس نوع خروجی:
استخراجی، که در آن جملات مهم از متن ورودی برای تشکیل خلاصه انتخاب می‌شوند. اکثر رویکردهای خلاصه سازی امروزه ماهیت استخراجی دارند. انتزاعی، جایی که مدل عبارات و جملات خود را برای ارائه خلاصه‌ای منسجم‌تر، مانند آنچه که یک انسان تولید می‌کند، تشکیل می‌دهد. این رویکرد قطعا جذاب‌تر است، اما بسیار دشوارتر از خلاصه سازی استخراجی است.
نحوه خلاصه‌سازی ابزار خلاصه متن آنلاین بر اساس NLP
NLP مدل هوش مصنوعی است که در برنامه‌ای برای درک زبان انسان استفاده می‌شود. از آنجایی که ماشین‌ها نمی‌توانند زبان انسان‌ها را بفهمند، از NLP برای تبدیل این زبان به یک کد باینری استفاده می‌شود تا ابزار بتواند متن داده شده به آن را به طور موثر درک کند. این کار را با تجزیه و تحلیل نحو متن انجام می‌دهد. NLP خلاصه‌کننده را قادر می‌سازد تا هر جمله و کلمه را یک به یک تجزیه و تحلیل کند تا بتواند دقیقاً تعیین کند که متن درباره چیست و نکات کلیدی آن چیست. NLP همچنین ابزار خلاصه‌سازی استخراجی را قادر می‌سازد تا متنی را که کاربر به آن داده است، درک کند. رابطه و سلسله مراتب کلمات را در یک متن بررسی می‌کند تا زمینه آن را درک کند. انجام این کار به ابزار کمک می‌کند تا خلاصه‌ای مناسب برای محتوای داده شده ایجاد کند زیرا هر خلاصه ساختار یکسانی ندارد.
نحوه خلاصه‌سازی ابزار خلاصه متن آنلاین بر اساس ML
ML می‌تواند هر یک از دو تکنیک خلاصه سازی را بر اساس دقیق‌ترین روش تولید کند. اکنون، ممکن است از خود بپرسید که چگونه می‌تواند این کار را به تنهایی انجام دهد؟ خوب، پاسخ بسیار ساده است. مدل‌های ML بر روی یک پایگاه داده عظیم از متن آموزش داده می‌شوند. به آن پایگاه داده دسترسی پیدا می‌کند و باعث می‌شود ابزار خلاصه سازی دقیق ترین نتیجه را ایجاد کند.
ML این توانایی را دارد که از هر ورودی که ابزار دریافت می‌کند و هر خروجی‌ای که تولید می‌کند یاد بگیرد. این باعث افزایش پایگاه داده‌ای می‌شود که بر روی آن کار می‌کند و دقت ابزار را در طول زمان با هر ورودی و خروجی بهبود می‌بخشد. به زبان ساده، ML یک الگوریتم هوش مصنوعی خودآموز است که برای تولید خلاصه استفاده می‌شود.
چه عواملی کیفیت کار ابزار خلاصه متن آنلاین را افزایش می‌دهد؟
تقریباً هر ابزار خلاصه متن آنلاین از نظر فنی می‌تواند برای تولید خلاصه‌های اولیه استفاده شود. اما این بدان معنا نیست که هر خلاصه متن آنلاین هوش مصنوعی بهترین ابزار برای این کار است. در واقع، برای انتخاب بهترین از بین بهترین‌ها، باید چند نکته مهم مانند دقت، پاسخگویی و طرح‌های مقرون به صرفه را در نظر بگیرید. برای این راهنما، روی بیش از ده‌ها خلاصه کننده آنلاین را تحقیق و آزمایش شده است و این ابزارهای خلاصه متن آنلاین در نهایت بر اساس معیارهای خاص درجه بندی شده‌اند.
امکان خلاصه‌سازی از طریق URL:
در حالی که بسیاری از ابزار خلاصه متن آنلاین فقط زمانی کار می‌کنند که متن را کپی و جای‌گذاری می‌کنید، انتخاب بهترین خلاصه‌کننده نباید با محدودیت‌هایی همراه باشد. یکی از ویژگی‌های مهم هوش مصنوعی است که متن را با کپی پیست کردن متن یا از طریق URL مستقیم ویدیوها یا صفحات وب تولید می‌کند.
میزان دقت خلاصه متن آنلاین:
انتخاب خلاصه متن آنلاین هوش مصنوعی – چه آنلاین یا آفلاین – اغلب باید بسته به سطح دقت آن‌ها انجام شود. از تمامی برنامه‌های موجود در فهرست تهیه شده این مطلب (ابزارهای هوش مصنوعی خلاصه متن) خواسته شده تا خلاصه‌هایی را با دقت بالا تولید کنند.
گزینه‌های شیر و اشتراک‌گذاری:
در مرحله بعد، مهم است که یک ابزار هوش مصنوعی خلاصه متن آنلاین با قابلیت اشتراک‌گذاری خلاصه‌ها در پلتفرم‌های رسانه‌های اجتماعی محبوب یا ذخیره آن‌ها مستقیماً در دستگاه خود را انتخاب کنید.
ابزار هوش مصنوعی مقرون‌به‌صرفه:
بسیاری از خلاصه‌نویس‌های کاملاً رایگان در دسترس همگان قرار گرفته‌اند اگرچه همه آن‌ها نمی‌توانند کار را به درستی و با کیفیت بالا انجام دهند. اکثر خلاصه‌نویس‌های آنلاینی که در این فهرست پیدا می‌کنید (نرم‌افزارهای خلاصه متن آنلاین)، یا رایگان هستند، یا یک طرح رایگان برای همیشه و یا یک طرح پولی مقرون‌به‌صرفه دارند.
ویژگی‌های یک خلاصه متن آنلاین خوب چیست؟
اهداف اولیه خلاصه متن آنلاین عبارتند از:
۱ـ پوشش بهینه موضوع
۲ـ خوانایی بهینه
برای اطمینان از این دو عامل، چند معیار ارزیابی وجود دارد. یکی از آن‌ها برجستگی یا حفظ مهم‌ترین جنبه است. یک ابزار خلاصه متن آنلاین باید برنامه‌ریزی شود تا مهم‌ترین اطلاعات مطلب مبدأ را دریافت کند. خلاصه نهایی نباید خیلی طولانی یا خیلی کوتاه باشد. ساختار باید خواننده پسند باشد. جملات باید منسجم و منطقی باشند. در شکل گیری آن نباید ضمایر عجیب و غریب داشته باشد. کل خلاصه باید متعادل باشد. این بدان معناست که باید تمام جنبه‌های مهم سند را پوشش دهد و البته، کل مقاله باید از نظر گرامری صحیح باشد. در نهایت، جملات نباید زائد به نظر برسند. اگر یک ابزار خلاصه‌ن متن آنلاین همانند سامریفای بتواند همه این معیارها را حفظ کند، می‌تواند خلاصه‌های خواننده‌پسند تولید کند که می‌تواند به طرق مختلف به ما کمک کند.
سوالات متدوال در باب خلاصه متن آنلاین
۱ـ مزایای هوش مصنوعی جنراتیو در خلاص متن آنلاین چیست؟
هوش مصنوعی مولد می‌تواند چندین مزیت برای خلاصه سازی متن آنلاین داشته باشد، مانند خلاقیت، تنوع و انسجام. هوش مصنوعی تولیدی می‌تواند با استفاده از مترادف‌ها، نقل‌قول‌ها و عبارات مختلف، خلاصه‌هایی را تولید کند که جذاب‌تر، آموزنده‌تر و بدیع‌تر از روش‌های استخراجی هستند. علاوه بر این، می‌تواند چند خلاصه متن آنلاین با دیدگاه‌ها، لحن‌ها و طول‌های مختلف تولید کند تا از تعصب، یکنواختی و گزافه‌گویی جلوگیری کند. علاوه بر این، هوش مصنوعی می‌تواند با استفاده از انتقال‌ها، رابط‌ها و ارجاعات برای پیوند جملات و پاراگراف‌ها، خلاصه‌هایی را تولید کند که روان‌تر، منطقی‌تر و سازگارتر از روش‌های استخراجی هستند.
