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स्वचालित पाठ संक्षेपण (ATS), जो कि प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण (NLP) एल्गोरिद्म का उपयोग करता है, संक्षिप्त और सटीक सारांश बनाना लक्ष्य करता है, जिससे बड़ी मात्रा में पाठ को संसाधित करने में मानवीय प्रयास में काफी कमी आती है। ATS ने शैक्षणिक और औद्योगिक दोनों क्षेत्रों में काफी रुचि आकर्षित की है। अतीत में कई अध्ययन किए गए हैं जो ATS विधियों का सर्वे करते हैं; हालांकि, वे आमतौर पर वास्तविक-विश्व कार्यान्वयन के लिए व्यावहारिक नहीं होते, क्योंकि वे पूर्ववर्ती विधियों को सामान्यतः वैचारिक दृष्टिकोण से वर्गीकृत करते हैं। इसके अतिरिक्त, बड़े भाषा मॉडल (LLMs) की शुरुआत ने पारंपरिक ATS विधियों को बदल दिया है। इस सर्वे में, हमारा उद्देश्य है: 1) ATS का एक व्यापक अवलोकन प्रदान करना एक "प्रक्रिया-उन्मुख योजना" दृष्टिकोण से, जो वास्तविक-विश्व कार्यान्वयन के साथ सर्वश्रेष्ठ मेल खाता है; 2) नवीनतम LLM-आधारित ATS कार्यों की व्यापक समीक्षा करना; और 3) ATS का अद्यतित सर्वे प्रस्तुत करना, जो साहित्य में दो साल के अंतर को पाटता है। हमारे ज्ञान के अनुसार, यह पहला सर्वे हैं जो विशेष रूप से LLM-आधारित ATS विधियों की जांच करता है।
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Hanlei Jin
Yang Zhang
Dan Meng
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Jin et al. (Tue,) ने इस प्रश्न का अध्ययन किया।
www.synapsesocial.com/papers/68e758bcb6db6435876d05e8 — DOI: https://doi.org/10.48550/arxiv.2403.02901