К вопросу о применении методов экстрактивной суммаризации для составления резюме научного текста

Автоматическая суммаризация научных текстов для создания их кратких версий, содержащих важные предложения и значимую информацию из исходного документа, является перспективным направлением обработки естественного языка. Автоматизация работы с научными текстами позволяет существенно упростить и облегчить работу исследователей по извлечению ключевой информации из текстов научных работ. В статье рассматриваются основные компоненты научного текста и структура научных статей, существующие подходы автоматической суммаризации текстов и наиболее широко используемые методы экстрактивной суммаризации (TF-IDF и TextRank), которые по-разному подходят к извлечению информации из текста, учитывают структурные связи между предложениями и выбор ключевых слов, что может потребовать доработки алгоритмов с учетом специфики текстов научных статей.