خلاصه سازی متن با هوش مصنوعی

خلاصه سازی متن:

“خلاصه سازی” متن به فرایندی اطلاق می شود که طی آن یک متن بزرگ(ضمن رعایت شرایط خاصی) به متن کوچکتر تبدیل می شود. سیستم های خلاصه سازی متن یا Text Summarization به کاربران این امکان را می دهد تا دسترسی سریعتری به اطلاعات اسناد ورودی بدون نیاز به خواندن تمام آن ها داشته باشند.با توجه به افزایش حجم مستندات متنی و توسعه منابع مبتنی بروب برای پاسخگویی به نیازهای اطلاعاتی کاربران، دیگر تکنیک های بازیابی اطلاعات به تنهایی کارا نیستند . به هنگام جستجو مطالعه حجم زیادی از متون برای کاربران بسیار سخت و زمانگیر است و دراختیار داشتن خلاصه ای از مطالب مهم درباره موضوع ، می تواند بسیار مفید باشد. فرآیند فشرده سازی یک متن به گونه ای که نتیجه آن کارا برای کاربر باشد را خلاصه سازی می گویند. خلاصه سازی متون منجر به استفاده از منابع بیشتر با سرعت بالاتر و در نتیجه بدست آوردن اطلاعات مفیدتر برای کاربر می شود.وقتی صحبت از خلاصه سازی خودکار متون می شود این مطلب که بین خلاصه ای که توسط کامپیوتر ایجاد می شود با خلاصه ای که توسط انسان تولید می گردد چه تفاوت هایی وجود دارد و آیا خلاصه خودکار به اندازه خلاصه انسان کارآمد خواهد بود در ذهن تداعی می شود . انسان ها با توجه به هوش و شعور ذاتی خود قادر به درک و فهم مفاهیم موجود درمتن و ارتباط بین آنها می باشند و این در حالی است که انجام این عملیات توسط ماشین کار بسیار دشوار و پیچیده ای می باشد. از طرفی دیگر ، انسان ها با توجه به سطح دانش زمینه اطلاعاتی خود دید متفاوتی از خلاصه ی یک متن یکسان دارند. گسترش روزافزون داده های متنی فارسی در فضای اینترنت و پیچیدگی جستجو در میان انبوه این اسناد, خلاصه سازی خودکار متون فارسی را به یکی از زمینه های تحقیقاتی مورد توجه تبدیل کرده است.

روش های خلاصه سازی متن:

1- روش های استخراجی

• استخراج جملات مناسب
• حذف جملات نامناسب

2- روش های چکیده ای

• درک کل متن
• بیان خلاصه آن (مثل انسان)

الگوریتم روش های استخراجی برای خلاصه سازی متن:

1. خواندن داده های متنی
2. پیش پردازش داده های متنی
3. رقمی سازی داده های متنی
4. ایجاد گراف حالت
5. vرتبه بندی جملات متنی
6. استخراج جملات

مراحل کلی در روش های چکیده ای برای خلاصه سازی متن:

1. خواندن داده های متنی
2. پیش پردازش داده های متنی
3. تقسیم متون به train , test
4. رقمی سازی داده های متنی
5. آموزش مدل Encoder-Decoder
6. پیش بینی خلاصه متن

هدف از این دوره آموزشی:

هدف از این دوره آموزشی، خلاصه سازی متن با روش های سطح پایین و سطح بالا به صورت عملی و تئوری است. در این دوره به صورت پروژه محور تئوری بخش های مختلف خلاصه سازی متن بحث و بررسی می شود و سپس پیاده سازی عملی آن با زبان پایتون انجام می شود. مدرس این دوره سال ها در این زمینه تخصص و تجربه دارد و دانش یادگیری ماشین برای پردازش متن را برای مسائل خلاصه سازی متن به شما آموزش می دهد. ابتدا مروی کامل روی پایتون انجام می شود و بعد از آن تئوری لازم برای خلاصه سازی متن با هوش مصنوعی به صورت کامل آموزش داده می شود. در نهایت پیاده سازی های مختلفی از خلاصه سازی متن با روش های پردازش زبان طبیعی و روش های یادگیری عمیق انجام می شود. بدون شک یکی از بهترین دوره های خلاصه سازی با یادگیری ماشین است که با زبان فارسی، ساده و روان توضیح داده شده است. امیدواریم که این آموزش از “بیگ لرن” هم مثل سایر آموزش ها مورد تایید و رضایت شما مخاطبان گرامی قرار گیرد. جزئیات این آموزش در زیر لیست شده و پیش نمایش آن در لینک زیر قرار دارد.