Обобщение длинных фрагментов текста и диалогов — захватывающая область ИИ, применимая практически во всех областях исследований и бизнеса. Организации поддержки клиентов используют сводки разговоров с клиентами для отслеживания меняющихся запросов клиентов. Финансовые фирмы обобщают новостные статьи и финансовые документы, чтобы не отставать от быстро меняющихся рынков. Медицинские учреждения полагаются на резюме для медицинских заметок и исследовательских статей, чтобы эффективно обрабатывать большие объемы пациентов и быть в курсе самых последних клинических открытий.
Виды обобщения
Как правило, существует два типа реферирования текста на основе ИИ: извлекающее реферирование, когда рефераты должны цитироваться точно из исходного материала, и абстрактное реферирование, когда ИИ может перефразировать информацию, чтобы быть более кратким. Последние большие языковые модели отлично подходят для создания высокоточных абстрактных сводок, но их сложно настроить и использовать.
Подведение итогов
Вот где на помощь приходит Forefront Summarize, простой в использовании API для абстрактного суммирования текста! Генерация высококачественного текста или сводок диалогов любой длины теперь выполняется одним вызовом API. Использование API просто и требует только двух входных данных:
- Либо текст — фрагмент текста любой длины, либо диалог — структурированный список фраз из диалога.
- compression_level — целое число от 1 до 5, где 1 означает, что сводка будет длиннее и будет содержать больше информации, а 5 означает, что сводка будет максимально короткой. По умолчанию это 3, если не задано.
Давайте посмотрим на API в действии для приведенных выше примеров.
Пример 1: Обобщение стенограмм службы поддержки клиентов
Forefront Summarize может превратить диалог, состоящий из нескольких вариантов, в краткую или развернутую сводку, задав нужный уровень сжатия.
Мы видим, что более низкий уровень сжатия 1 дает нам больше информации о настроении клиента, в то время как самый высокий уровень сжатия 5 позволяет сразу понять, что произошло.
Пример 2: Обобщение новостных статей
Постоянный поток новостей может быть ошеломляющим, но с помощью Forefront Summarize мы можем сократить целые новостные статьи до наиболее важных моментов, чтобы получать новости, которых мы жаждем на ходу. Давайте воспользуемся Forefront Summarize, чтобы резюмировать Статью New York Times о гиг-работе.
При уровне сжатия 5 мы видим, что более 90% количества символов заменены ключевыми фактами статьи. Теперь вы можете получить факты из 10 статей за то же время, что и 1!
Пример 3: Обобщение исследовательских статей
Forefront может работать со сводками практически в любой области. Давайте воспользуемся Forefront, чтобы обобщить статью о медицинском исследовании об употреблении напитков до операции.
Из наших примеров видно, что Forefront Summarize может суммировать все виды текста и диалогов из многих областей. Возможности того, что мы можем сделать с помощью Forefront Summarize, практически безграничны. Документацию по Summarize API можно найти здесь.
Готовы начать? Зарегистрируйтесь в Forefront!
Первоначально опубликовано на https://www.forefront.ai.
