文章要約

意味・定義

長い文章の要点を抽出または生成して、短い要約文を作成するNLP技術。

解説

文章要約は、長い文章を短く要約する技術です。重要な情報を保持しながら、冗長な部分を削除します。 文章要約には、2つのアプローチがあります。抽出型要約は、元の文章から重要な文を選び出して要約を作ります。生成型要約は、元の文章の内容を理解し、新しい文章として要約を生成します。生成型の方が自然で読みやすい要約を作れますが、技術的に難しいです。 近年の文章要約は、Transformerベースのモデル（BART、T5、Pegasusなど）を使い、高品質な要約を生成できます。また、GPT-4などの大規模言語モデルは、複数の文書を統合して要約することもできます。 文章要約は、ニュース記事、学術論文、会議の議事録、法律文書など、長い文章を効率的に理解する必要がある場面で使われています。

使い方・例文

• "ニュースアプリは、長い記事を数行に要約して表示します。ユーザーは要約を読んで、興味があれば全文を読みます。これにより、多くの記事を短時間で把握できます。 ビジネスでは、会議の議事録を自動要約します。1時間の会議の内容を数段落にまとめ、重要な決定事項やアクションアイテムを抽出します。また、学術研究では、数十ページの論文を数段落に要約し、研究者が関連研究を効率的にレビューできるようにします。"

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