المفاهيم الأساسية
ATSは、大量のテキストを処理するために人間の努力を大幅に削減することを目的としています。
الملخص
自動テキスト要約(ATS)は、自然言語処理(NLP)アルゴリズムを利用して、広範なテキストを簡潔で正確な要約に変換することを目指す。この技術は、時間と労力を節約し、情報を迅速かつ正確に理解することができるようにします。過去の研究では、ATS方法が「抽出型」や「生成型」などのカテゴリーに分類されてきましたが、最近では大規模言語モデル(LLMs)が従来のATS方法を変えつつあります。本調査では、「プロセス指向スキーマ」からATS全体像を提供し、最新のLLMベースのATS作業を包括的にレビューし、文献上の2年間隔を埋めるATS調査を提供します。これはLLMベースのATS方法を特定的に調査した初めての研究です。
الإحصائيات
2013年から2022年までのATS論文数:312,084件
2023年におけるLLMs比率:9,876,086件
اقتباسات
"多くの研究は過去のメソッドから重要な洞察へと導いています" - [IEEE TRANSACTIONS ON KNOWLEDGE AND DATA ENGINEERING]
"LLMsは生成された要約の精度と一貫性を著しく向上させました" - [IEEE TRANSACTIONS ON KNOWLEDGE AND DATA ENGINEERING]