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Duas estratégias para reduzir o texto: a sumarização extrativa copia as sentenças mais importantes literalmente, enquanto a sumarização abstrativa escreve novas sentenças com suas próprias palavras.
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The first is safer and faithful; the second reads more naturally but can invent details.
Extractive summarization selects sentences or passages from a source and reproduces their wording. This avoids generating new sentence text, but selection can omit context, combine statements misleadingly, or miss a key qualification. Abstractive summarization generates a new account that may combine ideas and use wording absent from the source, which can improve flow but can also add unsupported claims. Models such as BART, PEGASUS, and T5 have been used for abstractive summarization. A summary’s suitability for legal review depends on source coverage, context, and human verification; extractive wording alone does not guarantee legal completeness or accuracy.
Um agregador de notícias usa resumo extrativo para extrair as três frases mais centrais de um artigo para obter um trecho fiel
Uma ferramenta de notas de reunião usa um modelo abstrativo para reescrever uma transcrição em itens de ação concisos com novas palavras
PEGASUS e BART potencializam o resumo de documentos abstrativos em muitos pipelines de pesquisa e produtos
Uma ferramenta de revisão jurídica extrai cláusulas-chave literalmente (extrativa) para evitar qualquer risco de parafrasear e alterar o significado
Summarization systems are adding evidence links, coverage checks, and hybrid selection-and-generation workflows. These features can make claims easier to inspect, but they do not replace review of the source, especially when omissions or context changes matter.
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Duas estratégias para reduzir o texto: a sumarização extrativa copia as sentenças mais importantes literalmente, enquanto a sumarização abstrativa escreve novas sentenças com suas próprias palavras. A primeira é mais segura e fiel; o segundo lê com mais naturalidade, mas pode inventar detalhes.
A sumarização extrativa seleciona as sentenças de maior pontuação da fonte e as reutiliza literalmente.
Os modelos abstrativos geram novos textos e podem fazer afirmações plausíveis, mas sem suporte; métodos extrativos apenas reutilizam sentenças originais.
Como as frases são escolhidas separadamente e copiadas como estão, o resultado pode carecer de transições suaves e de ideias repetidas.
Transformadores sequência a sequência como BART, PEGASUS e T5 são padrão para gerar resumos abstrativos.
PEGASUS mascara sentenças salientes e treina o modelo para regenerá-las, espelhando de perto a tarefa de resumo.
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