¿Cómo hacer resúmenes de documentos con inteligencia artificial?

Existen diversas técnicas y enfoques para realizar resúmenes de documentos utilizando inteligencia artificial.

Aquí te presento los dos enfoques más populares:

Resumen basado en extracción de información:

Identificación de oraciones clave: Utilizando técnicas de procesamiento de lenguaje natural (NLP), puedes identificar las oraciones más relevantes y significativas del documento original.

Puntuación de oraciones: Asigna puntuaciones a cada oración según su importancia dentro del contexto del documento.

Esto se puede lograr mediante algoritmos de aprendizaje automático o utilizando métodos como el recuento de palabras clave, el análisis de frecuencia de palabras o la detección de frases clave.

Selección de oraciones: Selecciona las oraciones con las puntuaciones más altas para formar el resumen final. Puedes establecer una longitud máxima para el resumen y seleccionar las oraciones principales en función de esa restricción.

Resumen basado en generación de lenguaje:

Uso de modelos de lenguaje: Utiliza modelos de generación de lenguaje, como el Transformer, para generar oraciones resumidas. Estos modelos están entrenados en grandes cantidades de texto y pueden generar texto coherente y relevante en función del contexto.

Finetuning del modelo: Puedes entrenar el modelo de lenguaje con datos específicos de tu dominio o con ejemplos de resúmenes previamente creados. Esto ayudará al modelo a generar resúmenes que se ajusten mejor a tus necesidades específicas.

Control de la longitud y coherencia: Puedes establecer restricciones en la longitud del resumen generado y aplicar técnicas de posprocesamiento para mejorar la coherencia y la fluidez del texto.

Es importante destacar que, si bien la inteligencia artificial puede ayudar en el proceso de resumir documentos, es recomendable revisar y editar los resúmenes generados para garantizar la precisión y coherencia antes de utilizarlos en contextos profesionales o académicos.

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