Was ist Text-Summarization?

Text-Summarization beschreibt den Prozess, bei dem Künstliche Intelligenz genutzt wird, um einen Text zusammenzufassen. Ziel dieses Prozesses ist es, die Kernaussagen herauszufiltern oder kürzer darzustellen. So kann die Lesezeit verringert werden.

Herangehensweisen von Text-Summarization

Es gibt grundsätzlich zwei Herangehensweisen, um Texte durch ein technisches System verständlich zu kürzen:

• extrahierende Textsummarization: Hier werden die Kernaussagen in Form von Sätzen beziehungsweise Teilsätzen extrahiert und separat aufgelistet.
• abstrakte Textsummarization: Bei diesem Ansatz wird ein neuer, kürzerer Text auf der Basis eines längeren Texts mit neuen Worten geschrieben. Der Inhalt wird somit in einem neuen Text komprimiert.

Die Rolle von NLP bei der Text-Summarization

Damit die Zusammenfassung gelingt, bedarf es den Einsatz von Technologien. Dabei spielt vor allem NLP eine wichtige Rolle.

• Natural Language Processing: Durch ein neuronales Netz wird ein Textverständnis erreicht.
• Sentiment-Analyse: Künstliche Intelligenz kann so Stimmungen analysieren. Die Sentiment-Analyse gilt als Teil von NLP.
• Named Entity Recognition: Ebenfalls ein Teil von NLP ist es, Namen in Texten zu erkennen.
• Textklassifikation: Texte können in Klassen und Kategorien unterteilt werden.

Tools zur Text-Summarization

KI-Tools in der Textverarbeitung gewinnen seit Jahren an Bedeutung. Sie führen dazu, dass Texte schneller verstanden und geschrieben werden können. Die besten KI Tools zur Textgenerierung findest du hier.