Existem principalmente dois tipos de resumidores de texto baseados em IA: abstratos e extrativos. Os resumidores abstratos (também conhecidos como resumidores baseados em abstração) geram novo texto que captura a essência do conteúdo original, enquanto os extrativos selecionam e combinam frases existentes do texto original.
As aplicações dos resumidores de texto são diversas. Por exemplo, pesquisadores acadêmicos os utilizam para condensar artigos científicos, facilitando a revisão de literatura. Já os especialistas em SEO usam a ferramenta para criar meta descrições atraentes, melhorando o desempenho das páginas nos mecanismos de busca.
Mas você já se perguntou como funcionam esses resumidores? Quais são os princípios-chave que permitem transformar textos extensos em versões concisas? Vamos descobrir neste artigo.
Tipos de resumidores
Existem principalmente dois tipos de resumidores de texto baseados em IA: abstratos e extrativos. Ambos funcionam em sofisticados Algoritmos de PNL (Algoritmos de Processamento de Linguagem Natural), para produzir os resultados desejados. Conheça as diferenças entre eles:
Abstrativo
Este tipo de resumo se assemelha mais à abordagem humana de sintetizar um texto. Todo o conteúdo de entrada passa por uma análise contextual para fornecer uma saída altamente legível e compreensível – apenas as informações essenciais são apresentadas em palavras únicas.
Extrativo
O resumo extrativo não altera as sentenças no texto de entrada, mas extrai as mais relevantes para compor o resumo.
O método extrativo é mais indicado para, por exemplo, resumir uma conversa entre duas pessoas. Já os resumos abstratos podem ser usados para fins mais gerais, como sintetizar blogs, artigos, trabalhos de pesquisa, etc., ou para o aprendizado eficaz de técnicas de resumo de texto.
Mecanismo de Trabalho de Resumidores de Texto
Vamos descrever o mecanismo de funcionamento com mais detalhes para um resumidor de texto abstrato. Também mostraremos como funciona na prática para que você possa entender melhor sua aplicação.
1. Codificação de texto
A codificação de texto é a primeira etapa para preparar o texto em um formato que o modelo possa processar. Isso é feito usando um codificador, especialmente em um modelo sequência a sequência (seq 2 seq), amplamente utilizado em sumarização abstrata.
O codificador transforma o texto de entrada em uma representação numérica, preservando o significado do texto. Como os computadores não compreendem palavras diretamente, é necessário primeiro converter as frases em matrizes ponderadas.
Existem diversos modelos além do seq2seq que podem codificar o texto para processamento computacional. Alguns deles incluem Word2Vec e Bag of Words (BoW).
Os desenvolvedores utilizam diferentes técnicas de codificação para garantir os resultados mais consistentes para seu resumidor de texto de IA abstrativo.
2. Mecanismo de Atenção
Para entender como funciona o mecanismo de atenção, considere um exemplo simples. Quando você acorda, tem uma longa lista de tarefas para completar o dia. No entanto, você não pode fazer tudo, em todos os lugares, ao mesmo tempo. Então, você direciona sua atenção para as tarefas mais importantes primeiro.
Este é o mesmo mecanismo que os resumidores abstratos seguem para tornar seus textos longos concisos. Eles analisam as palavras atuais sendo geradas na saída e, em seguida, selecionam a próxima palavra de acordo com sua relevância mais próxima (considerando matrizes ponderadas).
Consequentemente, o que você vê na tela é um texto perfeitamente reduzido que carrega todo o significado do texto mais longo.
3. Decodificação
O decodificador é o componente que finaliza a produção do resumo. Ele usa a representação codificada e o mecanismo de atenção para gerar o resumo palavra por palavra.
O decodificador utiliza tokens (pacotes) de palavras criados pelos codificadores de texto e mecanismos de atenção como seu estado inicial. Em seguida, ele emprega uma estrutura RNN (Rede Neural Recorrente), principalmente GRU ou LSTM, para modificar seus estados de células ocultas para o resumo.
Caso uma sequência de token não esteja clara, os decodificadores também podem usar uma estratégia de Pesquisa de Feixe. Isto envolve explorar vários caminhos de sequências de tokens simultaneamente para um melhor resultado. No entanto, este tipo de decodificação é muito dispendioso em termos de recursos computacionais.
4. Pós-processamento
Após a geração do resumo, o pós-processamento é aplicado para aprimorar o resultado. Isso envolve:
- Remoção de tokens especiais
- Eliminação de palavras irrelevantes restantes
- Correção gramatical
- Formatação
Se um resumidor cria marcadores, ele pode gastar mais tempo de processamento na parte de formatação. Um exemplo é o resumidor de texto do Editpad, que utiliza um resumidor abstrato para criar saídas semelhantes às humanas.
Como podemos ver na imagem, a ferramenta capturou com precisão a essência do texto de entrada e criou um resumo em marcadores.
Mesmo que os passos 1 a 4 pareçam muito longos, ferramentas como resumidores de texto de IA levam apenas alguns segundos para serem executadas. Seus algoritmos de PNL integrados são bem treinados e otimizados para atender profissionais de negócios, estudantes e redatores de conteúdo.
Conclusão
Os resumidores de IA, tanto abstratos quanto extrativos, contam com algoritmos de PNL para encurtar textos longos e facilitar a compreensão. Os resumidores abstratos imitam o resumo humano, enquanto os resumidores extrativos preservam as sentenças de entrada.
Os resumidores abstratos utilizam codificação de texto, mecanismos de atenção, decodificação e pós-processamento para gerar rapidamente resumos sofisticados. Eles podem ser usados por especialistas em SEO, estudantes e qualquer pessoa que queira destilar informações complexas com eficiência.
À medida que essas tecnologias continuam a evoluir, é essencial que as empresas e profissionais estejam atentos às oportunidades oferecidas pelos resumidores de texto para otimizar suas estratégias de conteúdo e se manterem competitivos no mercado digital.
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