論文の概要: Advancements in Natural Language Processing for Automatic Text Summarization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.19773v1
• Date: Thu, 27 Feb 2025 05:17:36 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-28 14:58:15.567081
• Title: Advancements in Natural Language Processing for Automatic Text Summarization
• Title（参考訳）: テキスト自動要約のための自然言語処理の進歩
• Authors: Nevidu Jayatilleke, Ruvan Weerasinghe, Nipuna Senanayake,
• Abstract要約: 著者らは抽出的手法と抽象的手法の両方を用いた既存のハイブリッド手法を探求した。 テキスト情報を要約するプロセスは、様々なテキストの複雑な書体によって著しく制約され続けている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: The substantial growth of textual content in diverse domains and platforms has led to a considerable need for Automatic Text Summarization (ATS) techniques that aid in the process of text analysis. The effectiveness of text summarization models has been significantly enhanced in a variety of technical domains because of advancements in Natural Language Processing (NLP) and Deep Learning (DL). Despite this, the process of summarizing textual information continues to be significantly constrained by the intricate writing styles of a variety of texts, which involve a range of technical complexities. Text summarization techniques can be broadly categorized into two main types: abstractive summarization and extractive summarization. Extractive summarization involves directly extracting sentences, phrases, or segments of text from the content without making any changes. On the other hand, abstractive summarization is achieved by reconstructing the sentences, phrases, or segments from the original text using linguistic analysis. Through this study, a linguistically diverse categorizations of text summarization approaches have been addressed in a constructive manner. In this paper, the authors explored existing hybrid techniques that have employed both extractive and abstractive methodologies. In addition, the pros and cons of various approaches discussed in the literature are also investigated. Furthermore, the authors conducted a comparative analysis on different techniques and matrices to evaluate the generated summaries using language generation models. This survey endeavors to provide a comprehensive overview of ATS by presenting the progression of language processing regarding this task through a breakdown of diverse systems and architectures accompanied by technical and mathematical explanations of their operations.
• Abstract（参考訳）: 多様なドメインやプラットフォームにおけるテキストコンテンツの著しい増加は、テキスト分析のプロセスを支援する自動テキスト要約(ATS)技術にかなりの必要性をもたらしている。 テキスト要約モデルの有効性は、自然言語処理(NLP)とディープラーニング(DL)の進歩により、様々な技術的領域において著しく向上している。 それにもかかわらず、テキスト情報の要約のプロセスは、様々な技術的複雑さを含む様々なテキストの複雑な書体によって、著しく制約を受け続けている。 テキスト要約技術は、抽象的な要約と抽出的な要約の2つの主なタイプに大別することができる。 抽出要約は、内容から文章、フレーズ、またはセグメントを直接抽出するが、変更はしない。 一方、抽象的な要約は、言語分析を用いて原文から文、句、節を再構成することで達成される。 本研究では,言語学的に多様なテキスト要約手法の分類を構築的手法で解決した。 本稿では,抽出手法と抽象手法を併用した既存のハイブリッド手法について検討する。 また,本論文で論じる様々なアプローチの長所と短所についても検討した。 さらに、著者らは、言語生成モデルを用いて生成された要約を評価するために、異なる手法と行列の比較分析を行った。 本調査は,ATSの技術的・数学的説明を伴う多種多様なシステム・アーキテクチャの分解を通じて,この課題に関する言語処理の進展を示すことによって,ATSの概要を包括的に明らかにすることを目的とする。

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