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Sumarización automática
La sumarización automática se entiende como el proceso de reducir un texto con un programa computacional, con el fin de crear un resumen con los puntos más importantes del documento original. El gran volumen de información y la sobrecarga que existe de este recurso en el mundo actual, han incrementado el interés en la sumarización automática y sus beneficios. Variables tales como la longitud, el estilo de escritura y la sintaxis deben ser tenidas en cuentas por aquellas tecnologías capaces de obtener resúmenes coherentes. Ejemplos del uso de dichas tecnologías lo constituyen los motores de búsqueda tales como Google, y la sumarización de documentos.
Generalmente, existen dos aproximaciones a la sumarización automática: extracción y abstracción. Los métodos de extracción trabajan seleccionando un subconjunto de palabras, frases u oraciones, presentes en el texto original, para colocarlas en el resumen o sumario. En contraste, los métodos de abstracción trabajan en la representación semántica interna, y luego usan técnicas de generación de lenguaje natural para crear resúmenes cercanos a los que un humano generaría. Tales métodos pueden contener palabras que no están presentes en el documento original. El estado del arte de los métodos de abstracción es aún débil, luego muchas investigaciones se han centrado en los métodos de extracción.

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