Una ricerca pubblicata sul Journal of Artificial Intelligence Research definisce i “riassunti estremi” (extreme summarization) come compiti di sintesi basati intelligenza artificiale che agiscono su un singolo documento generando un riassunto di una sola, breve frase, che risponde alla seguente domanda: “di cosa parla questo articolo”?

Le tradizionali tecniche impiegate per riassumere automaticamente testi lunghi si basano principalmente su tecniche estrattive: vengono prelevate porzioni del documento che l’algoritmo ritiene più rilevanti e sintetiche di altre. Questo approccio può essere efficace per ridurre la lunghezza di un testo fino a una certa percentuale, ma non è adeguato alla extreme summarization, in cui si vuole ottenere come risultato una sola frase sintetica, e che richiede quindi l’utilizzo della modellazione astrattiva.

I ricercatori hanno raccolto un vasto dataset formato da articoli della BBC e dal loro riassunto e proposto un nuovo modello astrattivo contestualizzato sull’argomento dell’articolo e interamente basato su reti neurali convoluzionali.

Questa architettura è stata in grado di individuare dipendenze tra parti del documento lontane tra loro e riconoscere i contenuti pertinenti superando in efficacia tanto i sistemi estrattivi quanto gli approcci astrattivi preesistenti.

Colleghi giornalisti che state alzando il sopracciglio con un’espressione tra il diffidente e il preoccupato: vi sono vicino.

Il paper “What is This Article About? Extreme Summarization with Topic-Aware Convolutional Neural Networks”, firmato da Shashi Narayan di Google Research e Shay B. Cohen e Mirella Lapata dell’Università di Edimburgo è disponibile gratuitamente a questo indirizzo.

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