Capacidade de Resumo da IA

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A incrível capacidade de uma fonte de IA
A IA é capaz de usar sua capacidade de resumir para extrair
informações?
Algoritmos (IA) já estão bem estabelecidos em empresas de informação. A capacidade de resumir da IA
pode tornar nossas vidas muito mais fáceis. A IA é mais eficaz quando usada para aumentar, em vez de
substituir, as capacidades humanas.
Quando se trata de informações publicadas, a IA pode ser usada para resumir com precisão os assuntos
mais complexos, como trabalhos de pesquisa médica ou científica. Ao confiar na IA para resumos
precisos, no entanto, ferramentas de alta qualidade são essenciais.
Por que usamos a capacidade de resumir da IA?
A IA tem a capacidade de resumir as ferramentas de capacidade é prática em vários níveis e pode
aumentar muito a produtividade. A IA economiza tempo de leitores humanos passando por documentos
grandes e complexos, como estudos científicos. A IA identifica quais estudos são relevantes para as
necessidades do leitor e vale a pena ler na íntegra.
O tempo economizado pode ser gasto em tarefas criativas mais especializadas, como reflexão ou
análise. Para os jornalistas que escrevem sobre assuntos científicos ou médicos complexos que exigem
muitos recursos de fundo, esse tempo recuperado é extremamente valioso. O sumarização de IA pode
agilizar muitas atividades de pesquisa árduas, tornando-a extremamente útil para cientistas,
especialistas médicos e pessoas que trabalham em outras funções de P&D, como executivos do setor
https://sciencepod.net/a-smart-education-how-an-artificial-intelligence-solution-generated-clinical-summaries-for-healthcare-professionals-in-minutes/
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https://sciencepod.net/publishers/
https://sciencepod.net/lifesciences/
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em marketing, comunicação ou assuntos médicos. Os profissionais que trabalham no ecossistema de
inovação também precisam ficar a par das pesquisas mais recentes.
Um dos subprodutos do sumarismo é a extração automatizada de palavras-chave significativas do
documento de origem. Estes podem ser posteriormente registados nos metadados do documento para
permitir uma recuperação mais rápida e eficiente dos resumos relevantes.
Como a capacidade de resumir a capacidade da IA pode ajudar?
Processamento de Linguagem Natural
A capacidade de resumir a IA que responde a texto e palavras faladas usa o Processamento de
Linguagem Natural (PNL). A PNL reúne muitas disciplinas científicas, incluindo linguística, ciência da
computação e IA. A PNL é usada para programar computadores para processar e analisar grandes
quantidades de linguagem humana, muitas vezes em formato .
A IA baseada em PNL determina as palavras, fases e informações mais importantes em um documento
de origem, com base na frequência com que ocorrem, para resumir efetivamente documentos
complexos. A IA pode então criar um resumo baseado nessas ocorrências de linguagem natural. O
resumo de IA combina várias abordagens de processamento de linguagem, incluindo a compressão da
linguagem, para garantir que o resumo final capture a essência do documento de origem de forma
concisa.
Leia mais sobre NLP AI
Resumição extrativa
Um modelo de PNL é especializado em sumarização extrativista. O algoritmo identifica as informações
mais prevalentes usando uma análise estatística do texto completo e seleciona as frases e palavras
mais significativas de acordo com os parâmetros definidos. Ele usa essa análise para criar um resumo
curto do texto mais longo, composto pelas seções extraídas.
Summarização Abstrativa de IA
Outra abordagem é chamada de sumarização abstrativa. Esse tipo de resumo de IA também analisa um
texto para criar um resumo conciso. Em vez de simplesmente puxar e reproduzir seções-chave na
íntegra, ele usa sua análise para criar novas frases e reformulações. Até à data, esta abordagem tem
sido utilizada principalmente para criar resumos muito curtos de obras mais longas.
Soluções de Machine Learning
Outras formas de IA também estão sendo usadas para gerar resumos automatizados.
O aprendizado de máquina cria previsões baseadas nos elementos mais prevalentes de um texto de
origem, referindo-se a um grande corpo de aprendizagem de textos existentes. A máquina é ensinada a
resumir textos de acordo com um conjunto de parâmetros, usando seus materiais de referência, e
continua a aprender iterativamente a partir de cada nova fonte de texto que ela analisa.
https://www.medicalnewstoday.com/articles/320368#what-is-nlp
https://academic.oup.com/jamia/article/18/5/544/829676?ref=https://codemonkey.link
https://sciencepod.net/ai-summarisation/
https://sciencepod.net/artificial-intelligence-has-read-the-latest-research-for-you/
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https://en.wikipedia.org/wiki/Automatic_summarization#Abstraction-based_summarization
https://en.wikipedia.org/wiki/Machine_learning
https://en.wikipedia.org/wiki/Machine_learning
https://link.springer.com/chapter/10.1007/3-540-36127-8_20
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O aprendizado de máquina foi aplicado a uma série de problemas interessantes da geração de texto: em
um experimento, por exemplo, um computador foi solicitado a escrever novas poesias com base em uma
coleção histórica de exemplos escritos por humanos.
O aprendizado de máquina pode ajustar os resultados obtidos por resumição extrativa, mas raramente é
o método para tal resumição de IA.
O futuro da capacidade de resumir a IA
A capacidade de resumir da IA, por todas as suas imperfeições, apresenta muitas possibilidades de
pesquisa científica. Como os algoritmos são refinados, a precisão de tais ferramentas aumentará e os
materiais de origem serão selecionados e analisados de maneiras mais granulares.
No momento da redação, a resumição da IA já está aumentando a velocidade com que podemos
acessar informações complexas e melhorar as maneiras pelas quais comunicamos dados importantes.
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https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC3243185/
https://www.semanticscholar.org/paper/An-expert-system-for-the-composition-of-formal-Gerv%C3%A1s/ec35ed53af9a94441e66c16ac56f410fc6bedf9e
https://sciencepod.net/ai-summarisation/
https://calendly.com/sabine-louet