Résumé automatique du texte API

L'une des tâches les plus populaires dans le domaine de l'analyse de texte est le résumé. On l'appelle parfois le gisting ou la révision automatique.

Langues prises en charge : Anglais, français, allemand, portugais, italien, espagnol, japonais, chinois, grec.

Si nous prenons n'importe quel article, nous pouvons facilement voir qu'il est basé sur une idée centrale étonnamment simple. Le sens entier de tout texte en langue naturelle est contenu dans quelques phrases. Alors que le reste du texte ne fait que clarifier et expliquer l'idée clé. Le résumé automatique permet d'analyser le texte et de trouver une ou plusieurs phrases qui contiennent l'idée centrale du texte. utilisé sur de nombreux sites d'information. Lorsque vous traitez la page principale ou la liste des articles, vous devez afficher une courte annonce pour chaque texte afin que l'utilisateur puisse décider plus facilement s'il doit lire l'article. L'API de résumé de texte permet à n'importe quel site web ou application mobile de faire cela de manière totalement automatique.

Regardons de plus près les fonctionnalités de l'API de résumé de texte automatique.

Identification des phrases les plus importantes

Le système détermine automatiquement le sujet principal du texte et les thèses clés. Ensuite, les phrases qui contiennent les affirmations les plus importantes sont choisies dans l'ensemble du texte. En envoyant une demande à l'API, vous pouvez spécifier le nombre de phrases les plus importantes que vous souhaitez recevoir. Si vous voulez créer un titre de texte, spécifiez le nombre requis de phrases égal à 1.

Extraction des mots-clés du texte

L'extraction des mots-clés est une étape obligatoire dans le processus de résumé de texte. Le système ne recherche pas les mots les plus courants dans le texte. En fait, il détermine les mots les plus importants, en construisant une hiérarchie de connexions et de significations entre eux. La liste des mots-clés constitue la base pour déterminer les phrases les plus importantes.

Extraction de la partie la plus importante

Pendant le processus de résumé de texte, les phrases trouvées sont susceptibles de provenir de différentes parties du texte. Il est évident que les thèses les plus importantes peuvent être dispersées dans l'article. Une au début, et une autre vers la fin. En extrayant les plus importantes, le système trouve plusieurs phrases qui sont connectées les unes aux autres afin de transmettre pleinement le sens du texte. Dans les conditions du monde réel, cette approche est légèrement moins courante que le résumé de texte classique. En même temps, de nombreuses personnes considèrent cette possibilité comme importante. Si vous n'avez aucune idée de la meilleure option pour vous, nous vous recommandons d'essayer et de choisir celle qui est la plus adaptée à votre contenu.