Automatic Text Summarisation can be characterized by two approaches: extractive and abstractive. In the extractive approach, full sentences are reused from the original text to build a summary. The abstractive approach focuses on identifying key themes of the original text and producing and producing a fluent, rewritten summary. Text summarization has been a successful application of Natural Language Processing (NLP) technology for many years now.

Using an abstractive Text Summarisation approach implemented by Identrics, a Media Intelligence company was able to achieve an average reduction in time spent on article analysis of 50%. This led them to report an overall reduction of summary production costs of 40%.

Le résumé automatique de texte peut être caractérisé par deux approches : extractive et abstraite. Dans l'approche extractive, des phrases complètes sont réutilisées à partir du texte original pour construire un résumé. L'approche abstraite se concentre sur l'identification des thèmes clés du texte original et sur la production et la production d'un résumé fluide et réécrit. Le résumé de texte est une application réussie de la technologie de traitement du langage naturel (NLP) depuis de nombreuses années maintenant. En utilisant une approche abstraite de synthèse de texte mise en œuvre par Identrics, une société de Media Intelligence a pu réduire de 50 % en moyenne le temps consacré à l'analyse d'articles. Cela les a amenés à faire état d'une réduction globale des coûts de production sommaires de 40 %.

NLP - Text summarization