نرم افزار خلاصه نویسی مقاله دقیقا همان‌چیزی است که بشر پرمشغله امروزی، مخصوصا دانشجویان و محققان به آن نیاز دارند. در گذشته‌ای نه‌چندان دور، حتی فکر اینکه یک نرم افزار بتواند مقاله‌ای را به‌شکل قابل قبول خلاصه کند، خنده‌دار بود. اما با ظهور و پیشرفت هوش مصنوعی و یادگیری ماشین، این رویا بشر هم مانند رویاهایی مانند پرواز در هوا، صحبت از راه دور و سفر به فضا، به واقعیت تبدیل شده است. در حال حاضر انواع نرم افزار خلاصه نویسی مقاله به شکل رایگان و پولی موجود است که می‌تواند خلاصه‌های خوبی را از مقاله‌ها ارائه دهد.
رویکرد‌های هوش مصنوعی در خلاصه‌کردن متن
نرم افزار خلاصه نویسی مقاله معمولا از یکی از دو رویکرد زیر برای خلاصه نویسی استفاده می‌کند. این رویکرد براساس نوع نرم افزار مشخص می‌شود و معمولا نوع دوم رویکرد خلاقانه‌تر است.
خلاصه‌کردن به‌روش استخراجی
خلاصه نویسی به این روش، با انتخاب کلمات، عبارات یا جملات مهم متن و سپس کنار هم قراردادن آن‌ها در یک توالی برای تشکیل یک خلاصه انجام می‌شود. این روش با استفاده از الگوریتم‌هایی که متن را با توجه به ویژگی‌های فردی آن مانند تکراری‌بودن و معناداری، شمارش و اولویت‌بندی می‌کند، می‌تواند به‌طور خودکار مناسب‌ترین بخش‌ها را بیابد.
خلاصه‌سازی انتزاعی
برخلاف روش بالا، خلاصه‌سازی انتزاعی از تولید جملات تازه منحصربهفرد استفاده می‌کند تا ایده اصلی را به‌طور طبیعی و منسجم به تصویر بکشد. این نوع تبدیل متن، توجه بیشتری را به بازسازی و فرمول‌بندی مجدد دانش با استفاده از زمینه، نمایش معنایی، استنتاج و… معطوف می‌کند. چنین تکنیکی پیچیده‌تر است، اما خلاصه‌هایی را در اختیار قرار می‌دهد که شبیه گفتار واقعی هستند.
مراحل عملکرد نرم افزار خلاصه نویسی انتزاعی
یک نرم افزار خلاصه نویسی انتزاعی مقاله، در مراحل زیر و با سرعت بسیار بالا، مقاله را خلاصه می‌کند.
مرحله 1: درک زمینه ورودی
هنگامی‌که محتوا یا نوشته به نرم افزار خلاصه نویسی مقاله وارد می‌شود، در مرحله اول زمینه مطلب توسط هوش مصنوعی درک می‌شود. منظور از زمینه، معنا و موضوع کلی نوشته است. برای انجام این کار، نرم افزار هوش مصنوعی از الگوریتم‌های پردازش زبان طبیعی (NLP) برای درک دقیق هدف کلی استفاده می‌کند.
درک هدف بسیار مهم است زیرا سبب می‌شود که خلاصه‌ها از معنای واقعی منحرف نشوند.
مرحله 2: شناسایی نقاط اصلی
پس از دریافت مفهوم کلی محتوا، آن هم در چند ثانیه، نرم افزار هوش مصنوعی نکات اصلی یا کلیدی را شناسایی می‌کند. منظور از نکات کلیدی، مهم‌ترین مفاهیم و جزئیات موجود در محتوا است که تمام نوشته‌ها حول آن می‌چرخد. به‌عبارت دیگر این نکات کلیدی، جوهره اصلی مقاله است.
برای این کار، نرم افزار خلاصه نویسی مقاله در کل محتوا می‌خزد و تمام نکات کلیدی را انتخاب می‌کند.
مرحله 3: توضیح نکات کلیدی
در این مرحله، نرم افزار خلاصه نویسی مقاله بدون کپی و چسباندن کلمات اصلی به هم، نکات کلیدی را به‌طور منحصربهفرد توضیح می‌دهد. برای این کار، از اصطلاحات و عبارات شبیه به انسان استفاده می‌کند. این توضیحات اضافی نکات کلیدی که عین آن‌ها در متن اصلی نیامده است، سبب می‌شود که خلاصه نهایی شبیه به دست‌نویس انسان باشد.
نرم افزار خلاصه نویسی مقاله در تمام طول مسیر، تمرکز خود را بر روی هدف اصلی مقاله نگه می‌دارد تا در حین ساختن خلاصه‌ها منحرف نشود. این تکنیک، تضمین می‌کند که نتاج ارائه‌شده توسط نرم افزار کاملا دقیق باشد. تمام مراحل ذکرشده در بالا به‌طور هم‌زمان توسط نرم افزار خلاصه نویسی مقاله در عرض چند ثانیه انجام می‌شود.
چالش‌های خلاصه‌کردن مقاله برای نرم افزار هوش مصنوعی
خلاصه‌کردن مقالات برای نرم افزار خلاصه نویسی مقاله از جهات زیر چالش برانگیز است.
درک زمینه و معناشناسی
- درک متن: فهم موضوع اصلی که در زمینه آن کلمات و عبارات استفاده می‌شود، برای خلاصه‌سازی دقیق بسیار مهم است. تفسیر نادرست زمینه می‌تواند منجر به خلاصه نادرست شود.
- ابهام و کلمات چندمعنایی: فهم صحیح کلمات با معانی چندگانه و عبارات مبهم می‌تواند برای هوش مصنوعی چالش برانگیز باشد.
مدیریت سبک‌ها و قالب‌های مختلف نوشتاری
- سبک‌های نوشتاری متنوع: مقالات می‌توانند از نظر سبک، لحن و ساختار بسیار متفاوت باشند. هوش مصنوعی باید با این تفاوت‌ها سازگار شود تا خلاصه‌های دقیقی ایجاد کند.
- پیچیدگی ساختاری: تجزیه و خلاصه‌کردن جملات طولانی با ساختارهای پیچیده، زیرشاخه‌ها و ایده‌های متعدد برای هوش مصنوعی چالش برانگیز است.
استخراج اطلاعات مربوطه
- شناسایی اطلاعات کلیدی: تعیین اینکه کدام بخش از متن مهم‌ترین و مرتبط‌ترین بخش برای گنجاندن در خلاصه است، می‌تواند چالش برانگیز باشد. علاوه‌بر قراردادن مطالب کلیدی، نرم افزار خلاصه نویسی مقاله باید اختصار را حفظ کند و این خلاصه‌سازی را دشوار‌تر می‌سازد.
حفظ انسجام متن
متن خلاصه‌شده باید کاملا منسجم بوده و از محل مناسبی شروع و به محل مناسبی ختم گردد. حفظ انسجام متن یکی از چالش‌های نرم افزار خلاصه نویسی مقاله، در هر دو رویکرد خلاصه‌نویسی است.
دانش خاص دامنه
مقالات در زمینه‌های تخصصی (به‌عنوان مثال، پزشکی، حقوق، فناوری) برای خلاصه‌شدن دقیق و کارآمد نیاز به پشتیبانی دانش دارند. درک و خلاصه‌کردن دقیق اصطلاحات فنی و مفاهیم پیچیده برای هوش مصنوعی چالش برانگیز است.
تعصب و انصاف
مدل‌های هوش مصنوعی می‌توانند ناخواسته براساس داده‌هایی که روی آن‌ها آموزش دیده‌اند، سوگیری ایجاد کنند که منجر به جمع‌بندی‌های جانبدارانه می‌شود.
پردازش در زمان واقعی
پردازش و خلاصه‌سازی متن در عرض چند ثانیه می‌تواند واقعا چالش برانگیز باشد. در مورد مقاله‌های طولانی، نرم افزار خلاصه نویسی مقاله باید بتواند بدون انحراف از بحث اصلی و به شکل مقیاس‌پذیر مقاله را خلاصه کند. در این فرض، فرم و شیوه نگارشی باید ثابت بماند.
ارزیابی و کنترل کیفیت
ایجاد معیارهای موثر برای ارزیابی کیفیت خلاصه‌های ماشینی دشوار است. معیارهای رایج مانند امتیازات ROUGE محدودیت‌هایی دارند.
تقلید قضاوت انسان در تعیین اینکه چه چیزی یک خلاصه «خوب» را تشکیل می‌دهد برای هوش مصنوعی سخت است.
پرداختن به این چالش‌ها مستلزم تحقیق و توسعه مداوم در پردازش زبان طبیعی، یادگیری ماشین و اخلاق هوش مصنوعی برای بهبود کیفیت و قابلیت اطمینان خلاصه‌های تولید‌شده توسط نرم افزار خلاصه نویسی مقاله است.
نرم افزار‌های خلاصه نویسی مقاله
اکنون که درباره مبانی و روش‌های خلاصه نویسی با هوش مصنوعی می‌دانیم، خوب است با مقایسه ابزارهای خلاصه‌نویسی متن، با انواع رایج این نرم افزارها و عملکرد هرکدام بیشتر آشنا شویم.
SummarizeBot
SummarizeBot یک ابزار استخراج و خلاصه‌سازی داده‌های مبتنی بر هوش مصنوعی و بلاک چین است. این ابزار از یادگیری ماشین و پردازش زبان طبیعی (NLP) برای استخراج و خلاصه‌کردن محتوا از منابع مختلف، از جمله اسناد، مقالات و رسانه‌های اجتماعی استفاده می‌کند. از چندین زبان پشتیبانی می‌کند، می‌تواند فرمت‌های مختلف (متن، صدا، ویدئو) را پردازش کرده و عبارات کلیدی را استخراج کند.
SMMRY
SMMRY یک ابزار خلاصه‌نویسی ساده مبتنی بر وب است که برای خلاصه‌سازی سریع طراحی شده است. این نرم افزار، متن را با تمرکز بر مهم‌ترین جملات و حذف جزئیات غیر‌ضروری ساده می‌کند.
ویژگی‌های کلیدی: تنظیماتی را برای کنترل طول خلاصه ارائه می‌دهد و اجازه ورود از طریق URL، متن یا آپلود فایل را می‌دهد.
رزومر (Resoomer)
Resoomer ابزاری است که برای خلاصه‌کردن محتوای متنی طراحی شده است، به‌ویژه برای دانشجویان، روزنامه‌نگاران و ویراستاران مفید است. این نرم‌افزار، متن را برای استخراج ایده‌های اصلی و نکات ضروری تجزیه و تحلیل می‌کند. ویژگی‌های کلیدی آن شامل پشتیبانی از چندین زبان، برنامه‌های افزودنی مرورگر برای دسترسی آسان و طول خلاصه‌سازی قابل تنظیم است.
GPT-3 و GPT-4 توسط OpenAI
GPT-3 و GPT-4 مدل‌های زبان پیشرفته‌ای هستند که توسط OpenAI توسعه یافته‌اند و قادر به انجام طیف گسترده‌ای از وظایف NLP از جمله خلاصه‌سازی هستند. این مدل‌ها می‌توانند متونی شبیه به متون تولید شده توسط انسان، از جمله خلاصه مقالات طولانی را ارائه دهند.
GPT-3 و GPT-4 بسیار انعطاف‌پذیر هستند، می‌تواند برای دامنه‌های خاص به‌خوبی تنظیم شود، و قادر به خلاصه‌سازی استخراجی و انتزاعی می‌باشند.
TextTeaser
TextTeaser یک ابزار خلاصه‌سازی متن منبع باز است؛ از تکنیک‌های NLP برای استخراج جملات مهم از متن برای خلاصه استفاده می‌کند. TextTeaser را می‌توان طوری تنظیم کرده تا خلاصه‌هایی به اندازه مورد نظر تولید کند. این نرم‌افزار، از الگوریتم امتیازدهی برای شناسایی جملات کلیدی استفاده می‌کند و می‌تواند در برنامه‌های کاربردی دیگر ادغام شود.
مایکروسافت ورد
مایکروسافت ورد شامل یک ویژگی خلاصه‌سازی داخلی است. ویژگی “AutoSummarize” (نسخه‌های قدیمی‌تر) می‌تواند اسناد را با شناسایی نکات کلیدی خلاصه کند.
TLDR دیس
TLDR یک ابزار مبتنی بر وب برای تولید خلاصه‌های کوتاه مقالات است. این نرم افزار بر ارائه خلاصه‌ای سریع و مختصر از صفحات وب یا ورودی متن تمرکز دارد. افزونه‌های مرورگر با دسترسی سریع، رابط کاربری ساده و… به کاربران اجازه می‌دهد تا طول خلاصه را کنترل کنند.
