Паршин И.А.
РОЛЬ ИЗБЫТОЧНОСТИ ТЕКСТА В СУММАРИЗАЦИИ *
Аннотация:
статья посвящена исследованию роли текстовой избыточности в задачах автоматической суммаризации. Анализируется двойственное влияние избыточности: как фактора, затрудняющего выделение ключевой информации, и как инструмента поддержания связности текста. Рассмотрены экстрактивные, абстрактивные и гибридные методы суммаризации, их сильные и слабые стороны. Особое внимание уделено управлению избыточностью для баланса между краткостью и сохранением смысла. На основе исследования показано, что гибридные подходы, сочетающие экстракцию и нейросетевую генерацию, демонстрируют превосходство в создании точных и связных сводок.
Ключевые слова:
суммаризация текстов, избыточность текста, автоматизация, обработка естественного языка, семантическая компрессия
Эффективное сжатие текста подразумевает нахождение баланса между устранением избыточности текста и сохранением исходного смысла. Избыточность в естественном языке с одной стороны затрудняет выделение ключевой информации, а с другой поддерживает связность текста. В связи с этим методы суммаризации сталкиваются с рядом ограничений, связанных с обработкой избыточности. Методы экстрактивных алгоритмов, в процессе удаления «лишних» предложений, могут нарушать логику повествования, тогда как абстрактивные методы нередко искажают факты или теряют контекст.В этой статье исследуется сложная область обобщения текста в системе обработки естественного языка, при этом особое внимание уделяется развитию и важности понимания семантики, поскольку для правильной и эффективной суммаризации важны синтаксические и семантические аспекты, то есть необходимо учитывать не только грамматику, но контекст и лежащее в его основе значение. Поэтому это исследование направлено на то, чтобы разобраться в сложностях, связанных с извлечением значимых идей из обширных текстовых данных.Эволюция подходов к обобщению текстов охватывает множество различных методологий. Например, системы использующие предопределенные наборы лингвистических правил и шаблонов извлекают предложения содержащие определенные ключевые слова или фразы, которые были определены как важные. Однако подобные методы имеют ограничения, особенно в отношении обработки двусмысленности и улавливания нюансов и значений, заложенных в тексте. Например, при обобщении литературных произведений богатых метафорическим языком не различают лежащие в основе тематические элементы. Это означает потребность в более адаптивных подходах, таких как статистические методы и методы, основанные на машинном обучении, которые могут лучше ориентироваться в сложностях естественного языка и создавать резюме, которые резонируют с пониманием человека.Одним из известных методов является алгоритм частотно-инверсионного определения терминов в документе «TF-IDF», где «TF» означает частоту термина и «IDF» обратную частотность документа, широко используемый для идентификации ключевых терминов в документе. Этот метод вычисляет вес для каждого термина на основе его частоты в документе. Таким образом, частота термина измеряет важность слова в контексте документа, а обратная частотность документа измеряет уникальность слова в коллекции документов [3].Другой статистический подход включает в себя оценку предложений, при которой предложения оцениваются и ранжируются на основе различных статистических критериев. Алгоритм «sumbasic» является примечательным примером, потому что использует статистические показатели, такие как частота слов и важность позиций, для итеративного выбора и удаления предложений, создавая краткое резюме. Хотя статистическим подходам может не хватать семантической изощренности некоторых новых методов, их простота и эффективность делают их ценными в определенных ситуациях. Например, когда вычислительные ресурсы ограничены или когда требуется быстрое и простое обобщение.Сменой парадигмы в способах составления резюмирующих текстов являются подходы машинного обучения, основанные на алгоритмах, которые изучают шаблоны и взаимосвязи непосредственно из данных, а не программируются явно с помощью правил или эвристик. Модели машинного обучения могут фиксировать долгосрочные зависимости и семантические взаимосвязи в тексте, что позволяет им генерировать более связные и контекстуально релевантные резюме. В таблице 1 представлен сравнительный анализ различных методов суммаризации.Таблица 1. Сравнение методов суммаризации текстов.При описании подходов их разделяют на два существенно отличающихся, это экстрактивные и абстрактивные методы. Экстрактивные подходы опираются на статистические или алгоритмические критерии, такие как частотность ключевых слов, позиция предложения в тексте или его связность с другими частями. Основное преимущество экстрактивных методов — сохранение точности исходной информации, так как текст не подвергается перефразированию. Однако слабым местом является возможная несвязность итоговой сводки, особенно если ключевые предложения были извлечены из разных частей документа без учёта логических переходов.Абстрактивные методы в свою очередь генерируют новые формулировки, пересказывая содержание исходного текста сжато и связно. Эти подходы, часто основанные на нейросетевых архитектурах, способны создавать более естественные и лаконичные сводки, приближенные к человеческому стилю изложения [4].Одновременное влияние синтаксических и семантических методов во многом определило эволюцию подходов к обобщению текстов. Синтаксические подходы фокусировались на грамматической структуре предложений, полагаясь на расположение слов и их взаимосвязи для определения ключевых элементов для обобщения. Однако их ограничения стали очевидными, поскольку они не справлялись с определением контекста в различных текстах. В то время как семантические подходы приобрели известность благодаря акцентированию значения слов и их контекстуальных связей. Примечательным случаем семантической интеграции является использование представления данных в виде числовых векторов, когда слову сопоставляется некий вектор, отображающий его значение в «пространстве смыслов». Это позволяет алгоритмам улавливать семантические сходства и различия, позволяя более тонко понимать скрытый смысл текста. Семантические методы облегчают идентификацию ключевых концепций и их связей, обеспечивая более всеобъемлющую основу для создания точных и контекстуально насыщенных резюме.Если какой-либо ключевой элемент неточно указан или опущен, итоговое резюме может ввести читателей в заблуждение и нарушить целостность процесса обобщения. Поэтому необходимо обеспечить баланс между лаконичностью и сохранностью информации, чтобы снизить риск потери важных деталей в процессе обобщения.Избыточность текста, проявляющаяся в повторах, тавтологиях, уточнениях и стоп-словах, играет неоднозначную роль в задачах суммаризации. С одной стороны, она усложняет автоматическое сжатие, так как алгоритмам приходится фильтровать значительный объём «шума», чтобы выделить ключевые элементы. Например, в научных статьях повторение гипотез или описаний методик может маскировать уникальные результаты, затрудняя их извлечение. С другой стороны, избыточность служит своеобразным «буфером» для понимания: повторы ключевых терминов поддерживают связность текста, а уточняющие конструкции помогают сохранить контекст даже после удаления второстепенных деталей.В экстрактивных методах избыточность часто рассматривается как помеха. Алгоритмы, основанные на статистике, склонны исключать предложения с повторяющейся лексикой, что может привести к потере важных смысловых акцентов. Напротив, абстрактивные методы, особенно нейросетевые модели, способны перерабатывать избыточность, преобразуя её в более компактные формулировки. Например, фразу «глобальное потепление, которое также называют климатическим кризисом» можно сжать до «климатический кризис», сохранив суть без потери точности. Однако чрезмерное устранение избыточности чревато рисками: сводка может стать слишком сухой, утратив логические переходы или эмоциональную окраску, что критично для новостей или художественных текстов.Таким образом, задача суммаризации заключается не в полном устранении избыточности, а в её управлении. Современные исследования предлагают гибридные подходы, где избыточность анализируется как маркер важности или как инструмент для улучшения связности. Это позволяет находить баланс между краткостью и сохранением смысла, адаптируя уровень компрессии под конкретную задачу и аудиторию.Гибридные методы суммаризации объединяют сильные стороны экстрактивных и абстрактивных подходов, минимизируя их недостатки. Например, на первом этапе алгоритм экстрагирует ключевые предложения или фразы, сохраняя важные факты и термины, а на втором — нейросетевая модель, например «T5» или «PEGASUS» переформулирует их в связный текст, устраняя избыточность и улучшая стиль [5]. Такой подход позволяет сохранить точность исходных данных, избегая при этом механической «склейки» фрагментов, характерной для чисто экстрактивных методов. Технологии на основе трансформеров, такие как «BERT» для выделения контекстно-значимых предложений и «GPT» для генерации лаконичных формулировок, активно используются в гибридных системах [2].Эти методы особенно востребованы там, где важны и точность, и читаемость: медицинские заключения, техническая документация, юридические тексты. Например, в анализе научных статей гибридный алгоритм может сначала извлечь ключевые гипотезы и результаты, а затем сгенерировать краткий обзор, адаптированный под целевую аудиторию. Исследования, такие как работа «Bayesian active summarization», демонстрируют, что гибридные модели на 20–30% превосходят «чистые» подходы по метрикам связности «Coh-Metric» и сохранения смысла «BERTScore» [1]. Однако их внедрение требует значительных ресурсов и тщательной настройки, чтобы избежать конфликтов между этапами экстракции и генерации.Это исследование подтверждает, что избыточность текста играет важную роль в задачах суммаризации. Экстрактивные методы, несмотря на высокую точность, часто страдают от несвязности сводок, тогда как абстрактивные подходы, хотя и генерируют естественный текст, подвержены смысловым искажениям. Гибридные методы, объединяющие этапы экстракции и перефразирования, показывают наибольшую эффективность, особенно в областях, требующих баланса между точностью и читаемостью.Основным выводом является необходимость контекстно-зависимого подхода к управлению избыточностью. Например, в научных текстах важно сохранять терминологические повторы, но удалять тавтологии, а в новостях — удерживать эмоциональные акценты. Дальнейшие исследования могут быть направлены на разработку адаптивных алгоритмов, автоматически определяющих уровень компрессии в зависимости от типа текста и целевой аудитории, а также на устранение конфликтов между этапами экстракции и генерации. Практическая значимость исследования заключается в потенциале внедрения гибридных моделей в системы анализа больших данных, где важны точность и скорость обработки.
Номер журнала Вестник науки №5 (86) том 3
Ссылка для цитирования:
Паршин И.А. РОЛЬ ИЗБЫТОЧНОСТИ ТЕКСТА В СУММАРИЗАЦИИ // Вестник науки №5 (86) том 3. С. 1457 - 1464. 2025 г. ISSN 2712-8849 // Электронный ресурс: https://www.вестник-науки.рф/article/23171 (дата обращения: 08.07.2025 г.)
Вестник науки © 2025. 16+