Резюме текста: Как писать резюме текста?

Содержание

Как писать резюме текста?

Резюме это краткое отображение текста и его основ. В резюме содержится основная идея текста и определенные ключевые слова и фразы. Для того чтобы написать резюме нужно научиться работать с текстом. Часто приходится писать резюме текста, если вы занимаетесь изучением английского или же французского языка. Существуют определенные правила, которые позволяют правильно написать резюме, так чтобы при этом текст не терял свой смысл, и это была именно его краткая форма. Для того, чтобы правильно писать резюме нужно освоить определенные правила, которые позволят добиться хороших результатов. Для начала нужно определиться, что такое резюме и сделать разницу между резюме как краткое отображение текста и резюме как краткая, но детальная информация о человеке в том, что касается его образования и профессиональные навыки.

Правила написания резюме текста:

Читайте внимательно текст и пытайтесь его понять от начала до конца. Понятие текста позволит вам составить осмысленное резюме, который будет говорить о тексте целиком, ничего не упуская.
Найдите ключевые фразы в тексте, фразы которые разделяют текст на логические идеи/части. Не упустите ничего их структуры текста в резюме.
Определите ключевые слова, попробуйте их заменить синонимами, так чтобы при этом не искажать смысл текста. Это докажет в который раз, что вы реально научились обрабатывать текст.
Научитесь рассказать весь текст в несколько предложениях. Быть кратким тяжело, особенно когда много чего надо сказать и нужно выбрать только суть. Это только с виду легко кратко рассказать что-то, а на самом деле это сложно, это настоящее искусство.

Если сложно сократить весь текст сразу, тогда можно делать это по абзацам. Для начала разделяете текст на логические абзацы, а потом каждый абзац сокращаете постепенно до нескольких фраз.
Перечитайте текст и удостоверьтесь, что вы ничего не упустили.
Помните, что практика позволит вам разработать навыки работы с текстом.

Если материал был полезен, вы можете отправить донат или поделиться данным материалом в социальных сетях:

резюме и дискуссия – Кафедра общей теории словесности

АКТУАЛЬНЫЕ ПРАКТИКИ ПИСЬМА И ЧТЕНИЯ: АКАДЕМИЧЕСКОЕ ПИСЬМО КАК ПРОБЛЕМА

19 февраля 2016 г.

в рамках цикла «Актуальные практики письма и чтения» в Пушкинской гостиной прошёл семинар «Инженерия академического текста» под руководством И.Б.Короткиной, автора учебника «Академическое письмо: процесс, продукт, практика» (2015), зав.межфакультетской кафедрой английского языка Московской высшей школы социальных и экономических наук, доцент кафедры политических и общественных коммуникаций ИОН РАНХиГС. Предметом обсуждения было как содержание нового учебного пособия, так и бытование практик академического письма в современной научной среде – российской и зарубежной, профессиональной филологической и междисциплинарной. Мы приводим краткий пересказ дискуссии, а также основные реплики и мнения её участников.

И.Б.Короткина

Резюме

Актуальные метафоры академического письма: между «инженерией» и «блуждающими снами», между Россией и Западом

Метафоры подчас могут рассказать интересную историю — не столько, впрочем, об описываемом объекте, сколько об установках и ценностях воспринимающего. Семинар «Инженерия академического письма» — как раз тот случай, когда о предмете нельзя было говорить неметафорично, при том каждая метафора оказалась по-своему нагружена отсылками к векторам академической ангажированности. Нейтральный на первый взгляд предмет (письменные способы выражения собственной позиции в научном мире) на практике — поле борьбы разных аксиологических и идеологических систем и структур отправления институциональной власти.

Какова же история этой борьбы и какие метафоры — её свидетели? «Академическое письмо, — гласил отчёт, — конструируется, или строится на точном и неожиданном расчёте, как мост или небоскрёб». От этого имплицитно метафоричного пассажа — совсем недалеко до сквозной (заглавной) метафоры: «инженерия письма», или — искусство исчислений, макросистема множества расчётов. Её же подкрепляет третья метафора — уже в признании лектора: констатируя, что она окончила ОТИПЛ, отделение с сильным математическим уклоном, И.Б.Короткина вскользь замечает, что именно математика — «почва» для обучения письму.

Итак: перед нами три концептуальных метафоры, которые уже предопределяют наше видение предмета (как сказал бы Макс Блэк). Письмо устроена как точная, естественнонаучная дисциплина, хотя и обслуживает неточное гуманитарное знание, управляется логикой, а также — законами, по непреложности сравнимыми с законами физики.

Объяснительные принципы физики — неудивительным образом — метафорическая основа, при помощи которых описаны

1. принципы обучения письму как практике,

2. критерии оценки письма как продукта

3. методы контроля собственного письма как процесса.

Первый принцип, на котором стоит практика письма, — система координат; причём подозрительным образом классическая — три измерения, не больше (цитата с лекции: «три, а не не восемьдесят пять» — а ведь есть же и теория струн, где — восемьдесят пять?). Второй принцип — структура текста: «стальной каркас», то есть — итог расчётов и сопряжений (снова привет инженерии). Критерии оценивания – из той же области.

Таковы «покрытие» предметной области (coverage of the subject) – понятие, имеющее отношение к давлению, а также триада «фокус-организация-механика»: тут и оптика, и физика твёрдого тела, и одноимённый раздел физической науки. Наконец, техники написания текстов: работа с макетом будущего текста описывается при помощи таких метафор, как «воронка»-песочные часы и куб.

Что объясняют эти метафоры? Трехмерная модель, казалось бы, обещает всестороннее представление об аргументативном тексте: он состоит из критического, культурного и операционального измерений — авторского доказательства, фоновой, общедоступной информации и конкретных приёмов изложения. Объёмное тело текста (хочется сказать: физическое тело) должно быть структурно устроено, чтобы не рухнуть под воздействием разнонаправленных «сил» риторических эффектов. Текст покрывает тему, как материал – пространство. Текст сфокусирован — наведен на конкретный тезис, начиная с введения. Текст организован, как атомы в кубике льда: каждый абзац содержит не больше одной мысли, строящейся из сцепления трех (обычно) промежуточных аргументов.

Воздействие каждого предложения на читателя рассчитывается, как рассчитываются условия равновесия тела в задачке по механике: неуместно употребленное слово или синтаксически неверная связь членов предложения разрушает баланс. Макроструктура текста подобна воронке песочных часов: читатель проваливается в узкое горлышко конкретной проблемы в начале, чтобы найти широкое дно вывода в конце. По риторической организации она также подобна кубу: каждая из его граней — конкретный вопрос, на который текст должен ответить (Что это? На что это похоже? Из чего состоит? С чем ассоциируется? Что с этим делать? Какую позицию я занимаю по отношению к этому?).

Интереснее, однако, говорить, о чём эти метафоры умалчивают. В них имплицируется, что дисциплина, изучающая создание текста, как и физика, имеет дело с объективно данными, детерминирующими друг друга феноменами, а не с субъективным волеизъявлением: оно «литературно», художественно, хорошо в области искусства – никак не в области научного письма, на которое «литературность» возмутительно и необоснованно притязает с XIX в.

(что лектор также акцентировала). Как следствие, учить законам научного письма необходимо, чтобы обучить высказыванию истинных критических суждений о наличном порядке вещей. Академическое письмо превращается в вербальный клон формальной логики. В этом качестве оно, впрочем, органично смотрится в области социально-экономических наук – на основании работ из этой области данная концепция и была построена. Получается, что в случае обучения академическому письму речь неизбежно идёт о дисциплинарной экспансии, а также о вынесении комплекса социально-экономических наук в центр – как наиболее наглядно экземплифицирующих парадигму академической грамотности.

Должны ли литературоведы писать так, как пишут социологи, политологи и экономисты? Ответ «да» будет подразумевать, что, в таком случае, и предмет их интереса, и методы анализа, и векторы научной проблематики у литературоведения и этих наук похожи. Очевидно, что это не так. На обсуждении после лекции Н.Кольцова взволнованно спрашивает: не потеряем ли мы чего-то, отказавшись от менее строгой, лирически окрашенной научной прозы? Может, альтернативные способы письма нужны, особенно если учесть, что в литературоведении за этим стоит целая традиция? Пример тому – книга А.

К.Жолковского «Блуждающие сны», имеющая поразительный эффект на студентов: взаимодействуя с полухудожественным стилем автора, они испытывают сильное эмоциональное переживание – и при этом усваивают мысль критика, но иначе. Аффективное образование смысла не менее ценно и продуктивно, чем его логические конструирование. Может быть, традиция иного, зараженного «литературностью» письма «блуждающих снов» потому для нас важна, что позволяет говорить о том, о чём нельзя сказать на естественно-научном языке социальных наук – о тонких механизмах эстетического переживания и рефлексии над ним?

Ответ со стороны лектора на этот вопрос, впрочем, был сух: тяготение к «блуждающим снам» – особенность внутридисциплинарного письма. Трансдисциплинарное письмо – предполагаемо «инженерно». Трансдисциплинарное письмо читаемо и понятно для всех. Его идеальный пример – эссе: короткий, риторически убедительный текст, где содержательная часть схлопнута между продуманными введением и заключением. Метафора, через которую предлагается рассматривать этот универсальный жанр, взята уже не из физики и вообще не из научной области, но тем не менее, столь же красноречива: текст уподобляется «гамбургеру». Подобное описание текста или даже абзаца – не редкость на страницах англоязычных методичек по академическому письму, обычно предназначенных для (иностранных) студентов, будущих кандидатов на сдачу сертификационного тестирования или письменного экзамена по английскому для поступления в аспирантуру. Ангажированность этого метафорического описания, таким образом, становится ещё нагляднее, если присмотреться. Речь идёт не об универсальной, а о специфичной для конкретной образовательной системы модели. Это модель была разработана в англоязычной среде для англофонов – очевидно, чтобы максимально упростить задачу преподавателей и экзаменаторов. И те, и другие вынуждены готовить к какому-либо экзамену сотни студентов и проверять сотни работ: логично, что это неподъёмное задание существенно облегчается, если существует единый формат написания экзаменационного текста (кстати, он же и называется: эссе).

То, что речь идёт о копировании западного (англо-саксонского) образца, подтверждает упоминание ВУЗов, где, по словам лектора, практика эссе активно имплементируются: в первую очередь, это НИУ ВШЭ. С одной стороны, глупо было бы говорить, что подобная практика опасна / не нужна / вредна. С другой стороны, необходимо понимать, что адаптировать эту практику – значит подписать контракт с другой образовательной и профессиональной средой, загнать себя в чужие стандарты и ориентироваться на иную аудиторию. Вопрос «а нужно ли это?» будет неизбежно решаться каждый раз по-разному в зависимости от наличных обстоятельств; точно можно сказать, что это не будет однозначное «да» или «нет». Соответственно, кажется, что модели письма, в том виде, в каком она существует на данный момент, не хватает рефлексии над вопросом «кто адресант и насколько он нуждается в данном формате?». Письмо, в конечном счёте, как знает любой филолог, в отличие от физика, – коммуникативный процесс, происходящий между автором и конкретной аудиторией с исторически определёнными требованиями и горизонтами ожидания.

Предлагаемая модель академического письма ориентирована на исследовательскую работу в области социально-экономических наук в англоязычном контексте – и в этом качестве действительно служит «ключом к академической грамотности». Однако филологу, да и вообще гуманитарию, следует быть осторожнее: иногда в нашей области встречаются другие замки (если воспользоваться метафорой). Отдельные находки данной концепции письма, впрочем, могут быть полезны: таковы упражнения на сфокусированность, вычленение главного тезиса, поиск стилистических шероховатостей. Однако вряд ли можно безболезненно перенести всю модель целиком: она неизбежно будет трансформирована и переделана под конкретные задачи, которые решают конкретные специалисты в данной области, ориентируясь на конкретных читателей.

Анна Швец, магистрантка 1-го года обучения

Н.Кольцова:

В основе Вашего подхода к созданию научного текста, безусловно, лежит такая дисциплина, как формальная логика. Но, к сожалению, сегодня этот предмет отсутствует в программе литературоведов (может быть, в усеченном виде он входит в курс риторики?). Как правило, студент (чаще студентка) второго курса, приступая к созданию курсовой работы, полагается не столько на рассудочный подход к рассмотрению любимого литературного произведения, сколько на некое «поэтическое», иррациональное восприятие текста, которое и становится главным «движителем» работы. Научный руководитель может пойти по пути структурирования студенческих восторгов – уже на начальной стадии совместной работы (что чревато «обескровливанием» замысла), а может «поддаться» творческому напору будущего специалиста и сознательно пренебречь границами между текстом научным и художественным – и не только потому, что подобная тенденция сегодня востребована в мировой практике, но и потому, что подобный подход всегда отличал отечественное литературоведение. Работы Виктора Шкловского читать не менее (а, положа руку на сердце, и более!) интересно, чем его художественные произведения. Жолковский в последних своих работах («Виньетках») окончательно разрушил стену между литературой и литературоведением. Но и в «Блуждающих снах» он уже открывается не только как замечательный литературовед, но и как автор, манипулирующий сознанием читателя: так, читатель завороженный сопоставлением Наташи Ростовой с героями Зощенко (речь идет о посещении театра), не сразу понимает, что речь идет «всего лишь» о приеме остранения. И именно такой «нечестный» (художественный в основе своей) прием позволяет Жолковскому до конца прояснить суть остранения лучше, чем начная подача мыслей. Подытоживая сказанное, хочу спросить: возможно ли применение Вашей методики, когда речь идет о русской литературе – с ее интересом к иррациональному? И, если да, то как совместить «русскую поэтическую душу» с рационалистическим, «рассудочным» умом европейца (неточно цитирую Замятина)?

И.Короткина:

Художественная литература сама по себе является источником для личного, эмоционального восприятия. Для этого она и пишется. Для литературоведа же, если мы считаем литературоведение наукой, это объект исследования, где нет места личному, ибо любое научное знание публично и дискуссионно. Для сравнения можно взять буквально любой другой объект исследования, например, звездное небо, радугу, лесной массив, бактерии или кристаллические решетки. Можно восхищаться, любоваться, удивляться и погружаться в мир объекта без всякого научного знания, но специалист – астроном, биолог или химик – будет подходить к изучению явления, организма или вещества с точки зрения науки. Научные публикации должны быть убедительны, но беспристрастны, а самое главное, вносить вклад в дискуссию. На эмоциях здесь не уедешь – это совсем другая литература. Знаете, какой восторг и сколько эмоций было выплеснуто в Дубне в момент открытия 104 элемента? Это было сродни выигранному чемпионату мира или запуску человека в космос. Каждый настоящий ученый вкладывает душу в исследование. Тем не менее, публикуя свое исследование, он беспристрастен и уважителен к другим членам дискуссии.

Кстати, меня всегда угнетало сведение «великой русской литературы» (равно как и английской или немецкой и пр.) к 19 веку и нескольким хрестоматийным именам. Всегда хочется спросить школьника: а какие произведения 20 века тебе близки из японской литературы? латиноамериканской? чешской? А кто из сегодняшних писателей тебе близок? А что ты читал из европейской литературы 16 века и ранее? Ну, хотя бы, ирландские или скандинавские саги или японские танки?

Это все дело вкуса, но для выработки вкуса нужна эрудиция: сначала почитай Пелевина, потом критикуй. А почему не покритиковать Толстого или Гоголя? Тем не менее, без объективного подхода это личное восприятие, а не научный анализ. Учительница литературы, заходящаяся в экстазе каждый год в каждом классе по поводу одного и того же пассажа из хрестоматии, как минимум смешна. А список «обязательной» литературы – отвратителен в своей узости и навязчивости. Мне всегда хочется задать приведенные выше вопросы учительнице, а не школьнику. Так же точно всегда тянет спросить учителя русского языка, не владеющего никаким другим: а на каком основании вы считаете русский язык красивым? Сравнить-то не с чем.

Артём Шишкин, магистрант 1-го года обучения:

«У этого подхода как предмета преподавания в университетах есть несколько недостатков, главным из которых я считаю именно отсутствие актуальности».

Культивирование «академической грамотности» и выработка умения структурировать исследовательскую работу – вот две основные задачи подхода изучения академического письма, представленные в презентации пособия для вузов. На мой взгляд, этот подход как отдельный предмет для освоения студентами в университетах одновременно является и полезным, и не имеющим актуальности. Польза этого подхода заключается в том, что он восполняет те знания и навыки, которые со временем вымываются из нашей системы образования в ходе её реформирования посредством отказа от письменных работ – с этим тезисом работы Короткиной я согласен.

Также я согласен с утверждением, что у современных школьников фактически отсутствует подготовка к изложению собственных мыслей в письменных работах, которая замещается усвоением определённых письменных клише и чётким следованием им. Более того, иногда подобная схема обучения сохраняется и в университетах –на своём личном опыте могу привести пример того, как преподаватель вымарывает целые абзацы из эссе, объясняя это тем, что первокурсники своегомнения пока иметь не могут и не должны. Но данный пример является скорее исключением, чем правилом.

Однако у этого подхода как предмета преподавания в университетах есть несколько недостатков, главным из которых я считаю именно отсутствие актуальности. В процессе обучения студент осваивает навыки академического письма самостоятельно посредством практики и ознакомления с другими научными работами, и поэтому отдельный курс по письму на втором или третьем году обучения представляется мне излишним: представленные на презентации модели, аргументы и принципы подхода к изучению академического письма являются слишком очевидными и слишком упрощёнными.

Безусловно, академическое письмо как отдельный предмет является крайне интересным и познавательным. Однако наибольшую актуальность преподавание академического письма, на мой взгляд, приобрело бы в программе средней или старшей школы, что позволило бы заложить базу знаний о написании эссе и сочинений – наглядность приводимых схем в данном случае позволит детям подросткового возраста освоить данный подход. Что касается университетов, этот курс был бы полезен для иностранцев, изучающих русский язык.

Екатерина Вахрамеева, студентка 3 курса бакалавриата

«Обучение академическому письму и впрямь должно проводиться более системно, чем сейчас, но, как приобретение любого навыка, оно возможно только на практике».

По моему мнению, в преподавании академического письма в высшем учебном заведении есть свой резон. Почему-то нормальным считается то, что студент, которому дают на втором курсе задание написать курсовую, понятия не имеет, как пишутся курсовые, и создает свой первый объемный научный текст буквально вслепую. Часто никто не объясняет студенту принципов работы с текстом. С этой точки зрения пафос ниспровергателя у И.Б. Короткиной кажется мне правомерным: действительно, с академической грамотностью российских студентов (в том числе студентов-филологов) нужно что-то делать.

Однако дальше начинаются вопросы. По словам И.Б. Короткиной, текст – явление одновременно личное и публичное, то есть окрашенное субъективностью пишущего и при этом доступное для понимания другим людям. Но, если любой текст несет личностную окраску, значит, он не может развиваться по единым для всех объективным законам. Сколько ни сравнивай написание текста с приготовлением гамбургера, а все-таки текст, в отличие от гамбургера, готовится каждый раз по новому рецепту. Кроме авторской субъективности, с которой ничего поделать нельзя, нужно учитывать еще и ориентацию автора на читателя, стремление говорить с определенной аудиторией и донести до нее определенные смыслы. Никакой текст не создается в вакууме по идеальной схеме золотого сечения. Поэтому несколько надуманным кажется мне теоретический курс академического письма, состоящий из триад и упрощенных схем.

При несомненных достоинствах пособия И.Б. Короткиной, оно во многом вторит англоязычным учебникам по написанию эссе. И симптоматично то, что она, по ее словам, не смогла найти для примеров хороших русскоязычных текстов и вынуждена была воспользоваться текстами переводными. Получается, от студентов требуют научиться писать тексты, похожие на переводные, как будто не существует отечественной традиции академического письма. Игнорировать сложившийся русскоязычный дискурс в пользу усвоения иноязычных образцов – решение как минимум спорное.

Думается, обучение академическому письму и впрямь должно проводиться более системно, чем сейчас, но, как приобретение любого навыка, оно возможно только на практике. Кроме практических заданий, было бы полезным анализировать композицию целого текста и отдельных абзацев самых разных научных работ (среди которых определенно должны быть работы заметных русскоязычных литературоведов), чтобы перед глазами студентов была не единая схема, а многообразие возможностей.

Стуканова Елизавета, студентка 2 курса бакалавриата

«До какой степени можно менять ракурсы рассмотрения выбранной темы, чтобы и привлечь читателя, и остаться «верным» тексту, не перекраивая его?

Найти ответ на этот вопрос и нарисовать четкие границы мне кажется достаточно сложной задачей».

Материал И.Б. Короткиной может показаться интересным достаточно широкому кругу читателей: узнать, в чем заключаются основные ошибки во время написания исследовательского проекта, школьного сочинения или научной статьи, будет полезно как студенту, допустим, биологического факультета, так и работнику сферы рекламы/продаж, которому регулярно приходится создавать тексты для серьезных презентаций.

Академическое письмо в подаче И.Б. Короткиной становится достаточно четким и структурированным, а истории из жизни и яркая презентация не позволяютзаполненной аудитории филологов заскучать.

Идеи автора ясны: любой текст должен быть максимально понятным, убедительным ипростым. Введение и заключение – части «песочных часов», позволяющие читателю видеть, с каких позиций и к какому выводу (оценочному/побудительному/констатирующему) приходит пишущий. Каждый тезис должен быть подкреплен тремя доказательствами, а сама работа – учитывать систему оценивания в 10 пунктов ( из презентации И. Б. Короткиной).

Такой подход, с моей точки зрения, очень точно устанавливает правила современного письма и помогает тем, кто воспринимает создание текста как задачу очень сложную и невероятно трудную.

Однако мне, как студентке филологического факультета, все же очень непривычно рассматривать текст как результат почти что архитектурной, строительной деятельности с идеально выверенными блоками, следующими друг за другом. Каждый текст хочется считать индивидуальным, хотя его часто и нужно строить по уже намеченным планам.

Посещение семинара для меня носило определённую цель: узнать, как «писать лучше». Сейчас это актуально: помимо школьных исследовательских проектов и маленьких статей мне не приходилось писать большие работы.
Одной из «подсказок» стало намеренное введение интриги: необходимо, чтобы читатель увлексячтением уже с первогоабзаца. На семинаре был дан пример сочинения одного из учеников И.Б. Короткиной. Заданием было написать эссе о «Spacerace » во время Холодной войны, и молодой человек, проявив неординарный подход к выполнению задания, рассуждал о роли фашистской Германии в этом противостоянии. Ход, безусловно, необычный и «цепляющий», ведь фашистская Германия – далеко не первое, что приходит на ум, когда слышишь о соперничестве СССР и США в XXвеке.

Ноу меня возникает вопрос: не смещает ли такой «крючок» заданные акценты темы? До какой степени можно менять ракурсы рассмотрения выбранной темы, чтобы и привлечь читателя, и остаться «верным» тексту, не перекраивая его ?

Найти ответ на этот вопрос и нарисовать четкие границы мне кажется достаточно сложной задачей. Хотелось больше знать о подобных подсказках в принципе, ведь академическое письмо – дисциплина определенно важная, и то, что ее не преподают ни в старшей школе, ни в университете, является упущением.

Опеределение степени формализованности текста резюме на сайтах трудоустройства Текст научной статьи по специальности «Компьютерные и информационные науки»

УДК 4:681.14 ББК 81.1:32.973.2-018

М.А. Коряковцев

опеределение степени формализобанности

текста резюме на сайтах трудоустройства

В данной статье предлагается описание метода определения степени формализованное™ текста резюме. Предложенный метод позволяет определить степень формализованности всех электронных резюме на сайте трудоустройства путем анализа содержимого форм заполнения резюме. Содержимое форм заполнения резюме расцениваются как заданные авторами сайта трудоустройства специфические структуры резюме. Формы заполнения резюме рассмотрены как последовательность элементов управления. Каждый из элементов управления ответственен за редактирование отдельной части текста резюме. Проведена классификация содержимого форм создания по способу ввода информации и типу вводимой информации. Введен типологический параметр степени формализованности электронных резюме. Согласно этому параметру определены следующие степени формализованности электронных резюме: отсутствие формализованности, частичная и полная формализованность. Определена степень формализованности резюме наиболее популярных сайтов трудоустройства. Резюме таких сайтов, как «HeadHunter», «Superjob.Ru» и «Работали» являются частично формализованными.

Ключевые слова: резюме, структура резюме, электронные бланки, сайты трудоустройств, фор-мализованность текста.

M. A. Koryakovtsev

the determination of the formality degree in the online resume text

A method for determining the degree of formality of the resume text is proposed. The proposed method allows determining the degree of formality for all electronic resume on employment site. This was done by analyzing the contents of the input form of the employment sites resume. The content of the input form is regarded as the site-specific structure of the resume defined by the authors of the employment site. The input form is considered as a sequence of controls. Each of the controls is responsible for the editing of separate parts of the resume text. The classifications of controls by the input method and the type of input data were created. The typological parameter of formality degree for the digital resume was introduced. Pursuant to typological parameter, the following formality degree of digital resume was defined: the lack of formality, the partial and complete formality. ш> considered are partly formalized.

Key words: resume, resume structure, resume input forms, employment sites, text formality.

Электронное резюме представляет собой смешанный по форме текст. Он состоит как из обычных слов, словосочетаний и предложений, так из специальных графических символов. При этом содержание его структурировано и представлено некоторыми областями значений определённым образом именованных частей.

Данное исследование нацелено на рассмотрение содержательной структу-

ры текста резюме на сайтах трудоустройства и установление степени его форма-лизованности. Установление степени формализованности отдельных резюме является определяющим этапом в разработке обобщенной формальной модели текста резюме.

За понятием «резюме» стоит в первую очередь его смысловое содержание и организация. В толковых и специальных словарях ключевым словом в опре-

делении резюме является «сведения» [1, с. 725; 2, с. 1114]. В словарях лингвистических терминов ключевым является «жанр официально-делового стиля» [3, с. 302; 5. с. 369]. Однако и в толковых, и в терминологических словарях указано обязательное содержание резюме, включающее контактные данные, сведения об образовании и опыте работы.

Сайты трудоустройства представляют собой специализированные ресурсы Интернет, на которых пользователю предлагается как возможность создания собственного резюме, так и поиска резюме, опубликованных другими пользователями, по различным критериям. Сервис «Яндекс.Каталог» насчитывает более двухсот ресурсов Интернет, посвященных трудоустройству.

Попытки формализации текстов резюме на сайтах трудоустройства уже проводились. Например, в статье Т.В. Ка-чаевой и В. адресат» [6, с. 8]. В случае с резюме, расположенными на сайтах трудоустройства, адресант имеет дело с несколькими текстами через заполнение электронных бланков, а канал передачи является строго определенным — сайт трудоустройства.

Электронные бланки — это особые вебстраницы на сайте трудоустройства. Их особенность заключается в том, что они

содержат так называемые HTML формы1. Эти формы содержат последовательность элементов управления. На сайте трудоустройства элементы управления HTML форм предназначены для отображения и изменения отдельных частей текста резюме. С электронными бланками пользователь сталкивается при заполнении собственного резюме. Другая особенность электронных бланков заключается в том, что они полностью отражают содержательную структура текста резюме.

Работа с электронными бланками освобождает нас от необходимости выяснения структуры по сформированным электронным резюме. Сложность, или даже невозможность, такого исследования заключается в колоссальном количестве сформированных резюме2 и их постоянном добавлении и изменении. Электронные же бланки всегда представлены на сайтах трудоустройства в небольшом и неизменном количестве.

Материалом для этого исследования послужили 20 HTML форм на 14 электронных бланках.

Источниками электронных бланков явились три наиболее популярные сайта трудоустройства: «Headhunter» (режим доступа http://hh.ru/), «Superjob» (режим доступа: http://www.superjob.ru/) и «Работали» (режим доступа http://www. rabota.ru/).

Для определения наиболее популярных сайтов трудоустройств был использован показатель тематического индекса цитирования, предоставляемый интернет-сервисом «Яндекс.Каталог».

Рассмотрим элементы управления электронных бланков с точки зрения того, как с ними взаимодействует пользователь.

го

I-

о ф

I-

X X

го ш о

с; го

п.

о -&

I-

с; ф ч

ф ^

ф с О

<и

о ^

к с^ о

ний. Выбранные значения помещаются внутрь элемента управления, рядом с гиперссылкой. Такие элементы управления будем называть выборочными. Пример выборочного элемента управления представлен на рисунке 1.

Административный персонал х

• Начальный уровень, Мало опыта х

Изменить профобласти

Рис. 1. Пример выборочного элемента управления «Профобласти»

2) пользователь указывает некоторое количество значений для элемента управления путем установки рядом с возможными значениями специальной отметки — галочки. Такие элементы управления будем называть флажками. Пример флажков представлен на рисунке 2.

@ Полный день Сменный график Гибкий график Удаленная работа Вахтовый метод

Рис. 2. Пример флажков «Тип занятости»

3) пользователь выбирает одно из предложенных значений путем нажатия на него левой кнопкой мыши. Такие элементы управления будем называть переключателями. Пример переключателя представлен на рисунке 3.

@ Мужской Женский

Рис. 3. Пример переключателя «Пол»

4) пользователь выбирает одно из предложенных значений из списка, который открывается нажатием на символ « т». Такие элементы управления будем называть выпадающими списками. Пример выпадающего списка представлен на рисунке 4.

июля

1987

года (28 лет)

Рис. 4. Пример выпадающего списка «Дата рождения»

5) пользователь вводит некоторый текст с клавиатуры. Такие элементы управления будем называть областями ввода текста. Пример области ввода текста представлен на рисунке 5.

Рис. 5. Пример области ввода текста «Специальность»

На основании обозначенных «сценариях работы» введем такую характеристику элементов управления, как тип содержимого. Тип содержимого определяется по тому, какой информацией пользователь может заполнить тот или иной элемент управления.

Первым выделим фиксированный тип содержимого. Фиксированный тип содержимого говорит о том, что в элементе управления в качестве значений может содержаться конкретный, строго ограниченный набор слов или словосочетаний. Этот набор предоставляется сайтами трудоустройства и пользователь не может его изменить. Фиксированный тип содержимого имеют следующие типы элементов управления: выборочный элемент управления, флажки, переключатель и выпадающий список. Элементы управления, имеющие фиксированный тип содержимого, будем называть фиксированными.

Указательный тип содержимого ожидает от пользователя ввода информации

в виде слова или словосочетания (а также числовой информации). При этом возможный ввод ограничивается только темой, заданной в заголовке элемента управления. Этот заголовок располагается слева от элемента управления. Указательный тип содержимого имеют некоторые элементы управления, относящиеся к областям ввода текста. Элементы управления, имеющие указательный тип содержимого, будем называть указательными.

Свободный тип содержимого предполагает, что пользователь вводит информацию в виде законченной мысли — предложения или совокупности предложений. При этом вводимая информация ограничивается только темой, заданной в заголовке элемента управления. Свободный тип содержимого имеют некоторые элементы управления, относящиеся к областям ввода текста. Элементы управления, имеющие свободный тип содержимого, будем называть свободными.

В качестве типологического параметра степени формализованности будем использовать количественный параметр — количество элементов управления, имеющих свободный тип содержимого. Этот параметр высчитывается для конкретного сайта трудоустройства, на основании всех его электронных бланков. С помощью этого параметра можно сделать заключение о степени формали-зованности всех электронных резюме, присутствующих на конкретном сайте трудоустройства.

Для обозначенного типологического параметра введем следующие конкретные степени формализованности: отсутствие формализации, частичная формализация и полная формализация. Для каждой из этих степеней приведем соответствующее значение типологического параметра.

• Отсутствие формализации — во всех электронных бланках в рамках одного сайта трудоустройства все элементы управления имеют свободный тип содержимого.

• Частичная формализация — электронные бланки содержат поля со всеми

типами содержимого: свободным, фиксированным и указательным.

• Полная формализация — в электронных бланках содержаться только элементы управления с указательным или фиксированным содержимым.

Определим степень формализован-ности для резюме на указанных ранее сайтах трудоустройства. Для этого подсчитаем, сколько элементов управления в бланках сайта трудоустройства имеют конкретный тип содержимого — фиксированный, указательный и свободный.

Электронные бланки на сайте «Headhunter» содержат 25 элементов управления с фиксированным типом содержимого, 35 с указательным и 5 со свободным; на сайте «Superjob.Ru» — 23 элемента управления с фиксированным типом содержимого, 17 с указательным и 3 со свободным; на сайте «Работа^ш> — 22 элемента управления с фиксированным типом содержимого, 28 с указательным и 7 со свободным. ш> являются частично формализованными.

Заключение. В данной статье предлагается методика определения степени формализованности текста резюме на сайтах трудоустройства, которые предоставляют пользователю электронные бланки для заполнения резюме. Электронными бланками мы называем вебстраницы сайта трудоустройства, содержащие в себе одну или несколько HTML форм для редактирования текста резюме. В рамках представленной методики электронные бланки рассматриваются как совокупность отдельных элементов управления.

Элементы управления электронных бланков были классифицированы по двух признакам:

1) по способу взаимодействия пользователя с элементом управления — на выборочные элементы управления, флажки, переключатели, выпадающие списки и области ввода текста.

2) по ограничению пользователя во вводе информации — на фиксированные, указательные и свободные.

го

I-

о ф

I-

X X

го ш о

с; го

п.

о -&

I-

с; ф

ч ф

^ ф

Степень формализованности текстов резюме определяется наличием свободных элементов управления. Резюме являются неформализованными, если электронные бланки сайта трудоустройства, на котором это резюме опубликовано, содержат только свободные элементы управления. Резюме являются частично формализованными, если соответствующие электронные бланки содержат свободные и указательные или фиксированные элементы управления. Резюме являются полностью формали-

зованными, если в электронных бланках отсутствуют свободные элементы управления.

Дальнейшая формализация, что очевидно, должна происходить именно в рамках содержимого свободных элементов управления. Поскольку содержимое этих элементов представляет собой совокупность предложений, то рассмотрение этой совокупности как текста и его формализация должно происходить в рамках уже лингвистического исследования.

Библиографический список

1. Барихин, А.Б. Большая юридическая энциклопедия [Текст] / А.Б. Барихин. — М.: Книжный мир, 2010. — 960 с.

2. Большой толковый словарь русского языка [Текст] / С.А. Кузнецов. — СПб.: Норинт, 2000. -1536 с.

3. Жеребило, Т.В. Словарь лингвистических терминов [Текст] / Т.В. Жеребило. — Назрань: Пилигрим, 2010. — 486 с.

4. Качаева, Т.В. Автоматизированная система распознавания и классификации резюме [Текст] / Т.В. Качаева, В. С. Южиков // Труды российской конференции молодых ученых по информационному поиску в рамках RuSSIR 2007. — Екатеринбург: б. и., 2007. — С. 64-72.

5. Матвеева, Т.В. Полный словарь лингвистических терминов [Текст] / Т.В. Матвеева. — Ростов-н/Д: «ФЕНИКС», 2010. — 562 с.

6. Тойкина, О.В. Лингвокультурологические аспекты институционального делового дискурса в жанре резюме [Текст]: автореф. дис. … канд. фил. наук / О.В. Тойкина. — Ижевск, 2014. — 23 с.

References

1. Barihin A. B. Big legal encyclopedia. M.: Knizhnyiy Mir, 2010. P. 960. [in Russian].

2. Big spelling dictionary of the Russian language. Ed. by Kuznetsov S.A. SPb.: Norint, 2000. P. 1536. [in Russian].

3. Zherebilo T.V. Dictionary of linguistic terms. Nazran: Piligrim, 2010. P. 486. [in Russian].

4. Kachaeva T.V., Yuzikov V.S. Automated system of resume recognition and classification. Trudy rossiiskoi konferentssii molodykh uchenykh po informatsioonomu poisku v ramkakh RuSSIR 2007. Yekaterinburg, 2007. P. 64-72. [in Russian].

5. Matveeva T.V. Full dictionary of linguistic terms. Rostov-na-Donu: «PHENIX», 2010. г. Тюмень, Российская Федерация. 2 Ктай: [email protected]

Information about the author: Koryakovtsev Mikhail Andreevich,

Post graduate student, Department of English Philology and Translation Studies, Tyumen State University, Tyumen, Russia. E-mail: [email protected]

Искусство английского языка — Средняя школа Джорджа Рида

Стандарты чтения литературы — 8 класс

Ключевые идеи и детали

1. Приведите текстовое свидетельство, которое наиболее убедительно поддерживает анализ того, что текст явно говорит, а также выводы, сделанные из текста.

2. Определите тему или центральную идею текста и проанализируйте его развитие в течение текста, включая его отношение к персонажам, обстановке и сюжету; предоставить объективное резюме текста.

3. Проанализируйте, как определенные линии диалога или инциденты в истории или драме стимулируют действие, раскрывают аспекты персонажа или провоцируют решение.

Ремесло и структура

4. Определите значение слов и фраз по мере их использования в тексте, включая переносные и коннотативные значения; проанализировать влияние выбора конкретного слова на значение и тон, включая аналогии или намеки на другие тексты.

5. Сравните и сопоставьте структуру двух или более текстов и проанализируйте, как различающаяся структура каждого текста влияет на его значение и стиль.

6. Проанализируйте, как различия в точках зрения персонажей и аудитории или читателя (например, созданные с помощью драматической иронии) создают такие эффекты, как неопределенность или юмор.

Интеграция знаний и идей

7. Проанализируйте степень, в которой снятое или живое производство истории или драмы остается верным или отклоняется от текста или сценария, оценивая выбор, сделанный режиссером или актерами.

8. (неприменимо к литературе)

9. Проанализируйте, как современное художественное произведение опирается на темы, шаблоны событий или типы персонажей из мифов, традиционных историй или религиозных произведений, таких как Библия, включая описание того, как материал представляется новым.

Диапазон чтения и уровень сложности текста

10. К концу года самостоятельно и профессионально прочитайте и поймите литературу, включая рассказы, драмы и стихи, в старших классах сложности текста с 6 по 8.

Золотое Перо — Резюме текст песни

Поверьте, это, в общем-то, не трек, я считал в уме
И решил, что нужен, чтобы представляться, инструмент (какой?)
Экономлю время, отвечая на коммент
Если кто-то хочет осведомиться обо мне
Это резюме, просто аудиоверсия
Для категории людей, кому понятней песнями
Грамота для рэперов, пара фактов про Перо
Первым делом город, где начало все берет
Да, (рататата) это Кейптаун, Африка, и где бы я ни жил
Куда бы ни кидали меня самолета виражи
Там, где поезда на Гаутенг, я узнал, друзья
Базовый закон: «В джаз-клубе стрелять нельзя!»
Иммигранты из Малави едят импала-стейк
Но обращать внимание на них не надо здесь
Хотя резонов не встречаться с ними завались
Но здесь гарант безопасности — саксофонист
Намибийское в бокалах вместе пьет полиция
С любящими джаз ворами и убийцами
Лезешь на рожон — твоя позиция потерпит крах
Тебя покроют матом на одиннадцати языках
Там я впервые подумал, что новый ветер подует
Что меня точно потянет к ламповой аппаратуре…
Делали кино, искали кэш под наш проект
Лева Почезач такой мне: «Ща научишься ебашить рэп»

Резюме
Резюме
Резюме

Шо вы, ладно, бросьте, перестаньте
Я все понимаю, парни, тема трека очень странная
Вам не сдались и даром имярека мемуары (что?)
Так или иначе, позади — больше половины
А фигуре фон необходим, чтобы стало видно
Песни о прошлом не должны быть хорошими
Главное — точно сказать все возможное…
Я никогда не писал CV (нахуй)

Опыта нет, дилетант, съеби
В рэпе надо шарить, чтобы жечь, а я
Слушаю всегда всякую жесть, блатняк…
Баллады про зону, романсы Кобзона
Кабаре Магадан, Макаревич с Козловым…
Не попадать в бит — бывает
Небо меня простит.

В деталях
Там, где он любит быть как правило
Ставлю слова-силки на дьявола
Едем по горной дороге из городской синагоги
Мыслить концепцию Бога мир позволяет немногим
Строго говоря, как объект для преклонения
Лучше выбрать Бога, нежели комфорт и Ленина
Стаж рэпа нулевой (жаль) покамест
Но набивать его пытаюсь (как?)
Каждый для себя вновь изобретает колесо
А для пальцев безопасным не бывает балисонг
Под бит со скрипками
Дошел до постскриптума…
К черту монумент, пускай не портит пьедестал!
Нет конца у резюме — и я дописывать его не стал…
Все

Резюме
Резюме
Резюме

(Да ладно)
Идея падает вниз — и поебать
Ведь я не лейблов артист, а Калибан
А дикарю плевать, меня уже, поверь, даже бит заколебал
Но коли надо про себя что-то изложить
Я отмечу, что вокруг меня всегда бурлила жизнь
Песни о прошлом не должны быть хорошими
Главное — точно сказать все возможное…
(Навали жиру)

Понравился текст песни?
Оставьте комментарий ниже

Образец резюме — наборщик текстов | Образцы резюме — шаблоны — чистые бланки — анкеты

Алена

Город: Москва
Пол: женский

Возраст: 35 лет

Требования к будущей работе

Должность: Оператор пк, наборщик текстов
Зарплата (минимум): 15 000 РУБ
График работы:удаленная работа

Опыт работы:

нет опыта работы

Neri karra: с марта 2007 по июнь 2007

Должность: секретарь
Прием входящих телефонных звонков, работа с коммутатором, составление документов на ПК, заказ канцтоваров, вызов курьеров, прием и отправка факсов, чай, кофе.

ООО «Петек-М» Сеть магазинов мужской одежды Men's Merit: с апреля 2002 по март 2007

Должность: продавец-кассир
Консультации покупателей, продажа товара, работа с кассой, работа с ПК, заполнение кассовой книги, прием, маркировка и выкладка товара, снятие остатков.

ООО «Текс-Грау»: с сентября 2001 по декабрь 2001
Должность: продавец-консультант
Консультации покупателей, продажа товара, прием, маркировка и выкладка товара, снятие остатков.

ООО «Торговый дом ДВА»: с октября 2000 по август 2001

Должность: продавец-консультант
Консультации покупателей, продажа товара, работа с кассой, прием, маркировка и выкладка товара, снятие остатков.

Межрайонный почтамт Москва-3 221 о/с: с июня 2000 по октябрь 2000
Должность: оператор связи 1 класса
Работа с клиентами, работа с ПК, выдача пенсий, прием переводов, заказных писем, бандеролей, продажа знаков почтовой оплаты.

Межрайонный почтамт Москва-3 221 о/с: с августа 1999 по апрель 2000
Должность: оператор связи 1 класса
Работа с клиентами, работа с ПК, выдача пенсий, прием переводов, заказных писем, бандеролей, продажа знаков почтовой оплаты.

Биг-Информ: с августа 1998 по октябрь 1998

Должность: оператор ПК
ввод информации в базу данных, работа с базой данных.

Профессиональные навыки:

Знание ПК‚ хорошая скорость печати‚ владение слепым десятипальцевым методом печати‚ знание MS Word‚ Excel‚ Access‚ интернет-пользователь.

Образование:

Основное:среднее
Московский Технический Колледж: (среднее), с 1997 по 1998
Специальность: секретарь-референт

Иностранные языки:

Английский:начальный

Дополнительная информация:

Семейное положение: замужем
Дети: есть
Возможность командировок: нет
О себе: Исполнительность‚ усидчивость‚ легкая обучаемость.

Контактная информация:

Телефон: **************

e-mail: ****************

Образцы резюме — шаблоны — чистые бланки — анкеты — примеры написания

Фразы для пересказа на французском языке.

Je viens de lire l’article (l’extrait de l’article) qui s’appelle …	Я только что прочитал статью (отрывок из статьи), которая называется …
L’auteur de cet article est …	Автор этой статьи — …
L’article est paru dans le journal / la revue … le 10 mai 2010	Статья появилась в газете / журнале ….
Dans le texte on parle de …	В тексте говорится о …
L’article est consacré à …	Статья посвящена …
Il s’agit de … (que …)	Речь идет о … (что…)
Il est question de…	Речь идет о …
Le texte traite des problèmes très sérieux.	Текст рассматривает очень серьезные проблемы.
Une bonne place y est réservée à …	Немалое место уделено …
Il touche au problème de …	Он (-а) затрагивает проблему …
L’auteur nous montre …	Автор нам показывает ….
Il revient au problème de … et finit par …	Он возвращается к проблеме … и заканчивает …
D’un côté, … , tandis que d’autre part …	С одной стороны, …, в то время как с другой стороны…
Notons que …	Отметим, что …
Ce qui l’intéresse le plus c’est …	Самое интересное это то, что …
L’auteur souligne …	Автор подчеркивает
C’est certain.	Это бесспорно.
Je voudrais illustrer mes propos.	Я хотел бы проиллюстрировать свои выводы.
L’auteur cite beaucoup d’exemples de …	Автор приводит множество примеров …
On y apprend beaucoup de choses	Мы узнаем многое …
Par conséquent, …	Следовательно, …
L’auteur est convaincu que …	Автор убежден, что …
L’auteur critique …	Автор критикует ….
Il cherche la réponse au problème de …	Он ищет решение проблемы …
C’est un reportage sur les événements …	Это репортаж о событиях …
Le texte nous a fait savoir que …	Из текста мы узнали, что …
Il a montré l’importance de ….	Он показал важность …
L’auteur propose de résoudre cette question par (discuter cette question)	Автор предлагает решить этот вопрос путем … (обсудить этот вопрос)
C’est son opinion personnelle.	Это его личное мнение.
Le texte nous fait connaître les progrès dans le domaine …	Текст знакомит нас с достижениями в области …
Certains sont persuadés que …	Некоторые убеждены в том, что …
D’autres disent que …	Другие говорят, что …
Quoi qu’il en soit, …	Так или иначе
Le problème qui a particulièrement retenu mon attention, est celui de …	Проблема, которая особенно привлекла мое внимание, — это …
Cela me paraît très intéressant.	Это мне кажется очень интересным.
Nous pouvons nous faire une idée de …	Мы можем составить представление о …
En effet, …	Действительно, …
Ça dépend d’abord de …	Это зависит, в первую очередь, от …
Les statistiques ont prouvé que …	Статистические данные доказали, что …
On parle beaucoup de …	Много говорится о…
Ce n’est pas par hasard que …	Не случайно …
Pour terminer, je voudrais dire quelques mots sur …	В завершение я хотел бы сказать несколько слов о …

Текстовый сумматор

| Текстовый сумматор QuillBot AI

| QuillBot AI

QuillBot Summarize — это онлайн-инструмент для суммирования, который позволяет вам взять статью, статью или документ и сжать их в наиболее важную информацию одним нажатием кнопки. Наш ИИ использует обработку естественного языка для сбора важной информации, сохраняя исходный контекст. Существует два типа автоматического резюмирования: ключевые предложения и абзац. Режим ключевых предложений принимает ввод и показывает в нем самые важные предложения.Вы можете использовать ползунок суммарной длины, чтобы изменить количество получаемых предложений. В режиме абзаца введенные данные преобразуются в абзац, который объединяет элементы резюмирования и перефразирования, создавая естественно плавный текст, объясняющий ключевые моменты. Пользователи также могут контролировать продолжительность абзаца с помощью ползунка суммарной длины. Инструмент резюмирования можно использовать с множеством источников. Независимо от того, есть ли у вас новостная статья, исследовательская статья или даже запутанный абзац, инструмент суммирования поможет вам получить необходимую информацию.Если вы хотите быть в курсе последних новостей на фондовом рынке или о третьем сезоне вашего любимого шоу, QuillBot поможет вам.

Меньше предложений

Больше предложений

Вставить текст из буфера обмена

Сумматор QuillBot может объединять статьи, статьи или документы в короткий абзац. Наш ИИ использует обработку естественного языка для сбора важной информации, сохраняя исходный контекст.

Существует два типа автоматического резюмирования: ключевые предложения и абзац.Режим ключевых предложений принимает ввод и показывает в нем самые важные предложения. Вы можете использовать ползунок суммарной длины, чтобы изменить количество получаемых предложений. В режиме абзаца введенные данные преобразуются в абзац, который объединяет элементы резюмирования и перефразирования, создавая естественно плавный текст, объясняющий ключевые моменты. Пользователи также могут контролировать продолжительность абзаца с помощью ползунка суммарной длины.

Инструмент суммирования можно использовать с множеством источников.Независимо от того, есть ли у вас новостная статья, исследовательская статья или даже запутанный абзац, инструмент суммирования поможет вам получить необходимую информацию.

Если вы хотите быть в курсе последних новостей на фондовом рынке или о третьем сезоне вашего любимого шоу, QuillBot поможет вам.

Резумер | Справка и поддержка

С учетной записью PREMIUM вы получаете следующие преимущества:
• Импорт текстов до 200 000 символов вместо 40 000.Примерно 80 000 слов.
• Без ограничений , вы можете суммировать свои тексты до 200 000 знаков для длинных документов.
• Неограниченная аналитика текста , чтобы помочь вам читать по диагонали.
• Расширения веб-браузера для резюмирования ваших статей в Интернете одним щелчком до 500 слов
• Импорт документов PDF, EPUB, ODT, DOCX, TXT
• Обзор PDF-файлов в Интернете с нашими веб-расширениями, чтобы избежать скопируйте и вставьте и сэкономьте больше времени.
• Без рекламы .

Платежи обеспечиваются Paypal и Stripe с помощью следующих кредитных карт:
• MasterCard
• Visa
• National Bank Card
• Aurore
• Card VPay
• Cofinoga
• Cofidis
• American Express
• Discover
• Maestro

Вам больше не нужно беспокоиться о том, что срок действия вашей подписки истечет, она будет продлеваться до тех пор, пока вы ее не отмените. В случае годовой подписки, перед тем, как выставить счет на вашей карте, мы отправим вам электронное письмо, чтобы напомнить вам об этой подписке и напомнить вам, что вы можете ее отменить. Если вы отмените подписку, вы сможете использовать свою премиум-учетную запись в течение всего оплаченного периода, и мы больше не будем взимать с вас плату.

Войдите в свою учетную запись, затем отмените подписку.

Отмените текущую подписку, а затем снова подпишитесь, используя новый способ оплаты.

🐼 Лучший инструмент для обобщения текста для академического письма [бесплатно]

Мы здесь, чтобы предложить весь список текстовых сумматоров в этой статье. У каждого инструмента есть надежный алгоритм, поэтому вам не придется много корректировать, чтобы резюме выглядело написанным от руки. Использование таких веб-сайтов может быть продуктивным для вашего обучения, если вы можете сосредоточиться на более важных задачах и оставить эту рутинную работу онлайн-инструментам.

В этом сообщении блога вы также найдете советы по успешному подведению итогов и корректуре. Это базовые навыки, которые вам понадобятся для выполнения многих заданий. Чтобы лучше резюмировать текст, вам нужно будет прочитать его критически, выделить главную идею, подчеркнуть важные моменты и т. Д. Что касается корректуры, то этот навык пригодится не только студентам, но и профессиональным писателям.

⚙️ 12 лучших инструментов для обобщения

Чтобы обобщить текст, абзац или даже эссе, вы можете найти множество инструментов в Интернете.Здесь мы перечислим некоторые из них, в том числе те, которые позволяют выбрать процент сходства и определить длину текста, который вы получите.

Если вас просят резюмировать статью или абзац своими словами, один из этих составителей резюме может стать важным для получения быстрых результатов. Их удобный дизайн и точные алгоритмы играют важную роль в разработке резюме.

1.Суммируйте бота

Summarize Bot — это простая в использовании программа без рекламы, позволяющая быстро и точно создавать сводки в нашем списке. С его помощью вы можете сэкономить время на исследования, сжимая тексты. Создатель сводки показывает время чтения, которое он сохраняет для вас, и другую полезную статистику. Подводя итог любому тексту, вы должны только отправить сообщение в Facebook или добавить бота в Slack. Приложение работает с различными типами файлов: включая PDF, mp3, DOC, TXT, jpg и т. Д., И поддерживает практически все языки.

Единственный недостаток — отсутствие веб-версии. Если у вас нет учетной записи Facebook и вы не хотите устанавливать Slack, вы не сможете пользоваться функциями этого приложения.

2. СММРЫ

SMMRY имеет все необходимое для идеального резюме — простой в использовании дизайн, множество функций и расширенные настройки (использование URL).Если вы ищете веб-сервис, который меняет формулировки, он вас никогда не разочарует.

SMMRY позволяет резюмировать текст не только путем копирования-вставки, но также путем загрузки файла или вставки URL-адреса. Последний особенно интересен. С этой опцией вам не нужно никаким образом редактировать статью. Просто введите URL в поле и получите результат. Этот инструмент не содержит рекламы и не требует регистрации.

3.Инструмент подведения итогов Tools4Noobs

Инструмент суммирования Tools4Noobs — удобный составитель статей с широким набором настроек. Вы можете использовать функцию порога, чтобы ограничить количество предложений в зависимости от релевантности или уменьшить резюме до определенной длины. Здесь также можно увидеть основные ключевые слова или выделить их в тексте.Программное обеспечение работает с текстами, которые вы вставляете, или вы можете дать ему URL-адрес, который хотите резюмировать.

На веб-сайте нет рекламы, и если он вам нравится, вы можете поддержать его разработчиков, пожертвовав немного денег. Также есть множество других полезных инструментов и калькуляторов для студентов.

4. Инструмент «Разделить мозг»

Split Brain Summary Tool — полезное приложение для обобщения текстов и статей на самых разных языках.Вы можете выбрать один из тридцати девяти языков, чтобы составить пару предложений в своей статье!

Различие в сводках также может быть произведено коэффициентом резюмирования. Вы можете изменить его от 5% до 80%, контролируя плотность перефразирования.

Также есть возможность вставить URL вместо текста. Однако нет возможности импортировать файл или экспортировать результат в PDF, DOC или любой другой популярный формат. На сайте нет рекламы и есть много других полезных инструментов для студентов.

5. Текст

Инструмент TextSummarization позволяет вам поместить текст в поле или дать ссылку на источник, где размещена ваша статья.Затем установите количество предложений, которое вы хотите включить в текст. Этот составитель резюме анализирует ваш документальный текст и извлекает точное количество предложений, к которым вы стремитесь.

Сайт бесплатный, но на нем есть реклама, поэтому убедитесь, что вы включили блокировку рекламы. Кроме того, этот инструмент не позволяет пользователям импортировать файлы или экспортировать результат в TXT, PDF или Doc для других популярных форматов.

6.Текстовый уплотнитель

Text Compactor — это бесплатный инструмент для суммирования, в котором вы должны указать процент текста, который нужно сохранить в сводке. На веб-сайте нет рекламы и не требуется регистрация. Его пользователи могут выбрать выходной результат в диапазоне 1-100%. Если результат вас не устраивает, измените процентное соотношение и попробуйте еще раз.Хотя этот инструмент прост в использовании, он не позволяет пользователям импортировать файлы или URL-адреса и сохранять результат в популярных типах файлов.

7. Ресомер

Resoomer — еще один инструмент перефразирования и резюмирования, который работает с несколькими языками. Вы можете бесплатно использовать приложение на английском, французском, немецком, итальянском и испанском языках.

Этот онлайн-инструмент можно считать одним из лучших текстовых сумматоров в рейтинге IvyPanda, поскольку он позволяет выполнять множество пользовательских настроек. Например, вы можете нажать «Вручную» и установить размер сводки (в процентах или словах). Вы также можете установить количество ключевых слов для инструмента, на котором нужно сосредоточиться.

Среди его недостатков отметим, что программа работает только с аргументированными текстами и не может правильно перефразировать другие типы.Кроме того, бесплатная версия содержит много рекламы и не позволяет пользователям импортировать файлы. Премиум подписка стоит 4,90 евро в месяц или 39,90 евро в год.

8. Сумматор

Summarizer — еще один хороший способ резюмировать любую статью, которую вы читаете в Интернете. Это простое расширение Chrome предоставит вам сводку всего за пару кликов. Установите надстройку, откройте статью или выделите фрагмент текста, который хотите обобщить, и нажмите кнопку «Подвести итог».

Программа обрабатывает различные тексты в вашем браузере, в том числе длинные статьи в формате PDF. Результатом подведения итогов осталось всего 7% исходной статьи. Это приложение отлично подходит для всех, кто не хочет читать длинные публикации. Однако он не позволяет импортировать файл или загружать результат.

9. Просто

Проще говоря, это еще один способ резюмировать научную статью для вашего исследования. Правила те же — установите бесплатное расширение Chrome, откройте веб-сайт и получите сводку.

Программное обеспечение не содержит рекламы, не требует регистрации и ограничений на количество символов. Он отлично работает с онлайн-статьями и новостными сайтами; однако он не поддерживает статьи в формате PDF и научные журналы. Вы не можете резюмировать документ или любой другой файл, изменять или загружать результат.

10. Автосуммаризатор

Autosummarizer — отличный инструмент для тех, кто спешит.Он имеет минимум функций и дает короткие резюме. Пользователи могут настроить от 5 до 10 предложений результата вывода. Инструмент бесплатный и не требует регистрации.

Однако он не позволяет вам суммировать файлы или веб-страницы. Кроме того, у вас должен быть блокировщик рекламы, чтобы не показывать рекламу на этом сайте.

11. Резюме статей AppZaza

AappZaza Article Summarizer — еще одно простое средство создания резюме для ваших академических и профессиональных нужд.Программа бесплатна и не требует регистрации. Однако вас может отвлекать большое количество рекламы вокруг инструмента.

Приложение простое, и чтобы перефразировать текст, вам нужно только ввести его или вставить статью и нажать кнопку «Обобщить статью». Чтобы добиться лучших результатов, старайтесь обобщать только хорошо структурированные документы. Программное обеспечение не поддерживает импорт файлов или экспорт сводки в какой-либо популярный формат.

Также на сайте appZaza есть множество полезных инструментов и приложений, которые могут пригодиться каждому ученику.

12. Генератор итогов

Последняя статья и генератор резюме эссе в нашем списке, которые могут быть полезны для вашего опыта в колледже или университете. Это бесплатное открытое программное обеспечение, которым может пользоваться каждый.

В инструменте есть только две кнопки: одна для сводки по документу, а другая для очистки поля.С помощью этого программного обеспечения вы получите краткую сводку на основе вашего текста. Вам не нужно регистрироваться там, чтобы сократить размер документа.

Говоря о недостатках веб-сайта, мы бы упомянули слишком много рекламы и отсутствие параметров для суммирования URL или документа, настройки длины результата и его экспорта в популярные типы файлов.

Это были лучшие онлайн-инструменты суммирования для эффективного решения задачи.Мы надеемся, что некоторые из них стали вашими любимыми сводщиками, и вы будете часто ими пользоваться в будущем.

🤔 Как резюмировать статью без плагиата?

Конечно, бывают случаи, когда вы не можете полагаться на онлайн-инструменты. Например, вы можете быть ограничены их использованием в классе или, может быть, вам нужно выделить некоторые конкретные абзацы, а настройка параметров инструмента потребует больше времени и усилий, чем написание самого резюме.

В этой главе вы научитесь резюмировать длинную статью, эссе, исследовательскую работу, отчет или главу книги с помощью полезных советов, логического подхода и немного творчества.

Вот несколько методов, которые позволят вам составить фантастическое резюме.

Знай свою цель. Чтобы выбрать правильный путь к своей цели, нужно в совершенстве ее понимать. Зачем резюмировать текст? Какой у нее стиль: научный или публицистический? Кто автор? Где была опубликована статья? Есть много важных вопросов, которые могут помочь лучше адаптировать ваш текст. Подготовьте короткое интервью для использования при написании резюме. Включите всю важную информацию о том, где вам нужно разместить текст и с какой целью.
Внимательное чтение. Чтобы систематизировать свои мысли о тексте, важно изучить его подробно. Прочтите текст два или более раз, чтобы усвоить основные идеи статьи и понять ее цели и мотивы.
Дайте себе все время, необходимое для обработки текста. Часто нам требуется пара часов, чтобы извлечь правильные результаты из исследования или научиться правильно перефразировать текст.
Выделите основную идею. При написании резюме вы несете ответственность за автора. Вы должны не только извлечь важную идею из текста, но и правильно ее перефразировать. Важно не искажать выводы автора в своем резюме. Вот почему вы должны найти основную идею и убедиться, что вы можете перефразировать ее без потери смысла.
Если возможно, прочтите пару профессиональных обзоров целевой главы или статьи книги. Это может помочь вам лучше анализировать текст.
Отметьте аргументы. Подведение итогов всегда будет проще, если у вас есть маркер, чтобы выделить важные детали в тексте. Если у вас нет печатного текста, всегда есть Microsoft Word, чтобы использовать инструмент выделения на бумаге.
Постарайтесь отметить все аргументы, статистику и факты в тексте, чтобы представить их в своем резюме. Эта информация превратится в ключевые элементы резюме, которое вы создадите, поэтому обращайте внимание на то, что именно вы выделяете.
Позаботьтесь о плагиате. Прежде чем начать писать, узнайте, к какому проценту оригинальности вы должны стремиться.У разных проектов разные требования. И они определяют, сколько усилий вы должны приложить к письму, чтобы получить идеальное резюме, которое понравится вашему учителю.
В зависимости от процента оригинальности постройте план своего короткого текста. Позвольте себе скопировать как можно больше информации, чтобы сэкономить ваше время.
Постройте структуру. С помощью ключевых элементов, которые вы выделили в тексте, можно создать мощную структуру, включающую все интересные факты и аргументы.
Разработайте план в соответствии с базовой структурой — введение, основной текст и заключение. Даже если ваше резюме очень короткое, основная идея должна звучать как в первом, так и в последнем предложениях.
Напишите черновик. Если вы не являетесь профессиональным писателем, может быть чрезвычайно сложно разработать текст с правильным подсчетом слов с первой попытки. Мы советуем вам сначала разработать общий текст — включить всю информацию, не контролируя количество предложений.
Вырежьте ненужные части. На этом этапе следует отредактировать черновик и удалить ненужные части.Помните, сколько предложений должно содержать ваше резюме. Убедитесь, что основная мысль полностью представлена в тексте. Вы можете вырезать любое предложение, кроме тех, которые завершают важные аргументы.
Вычитайте свое резюме. Мы рекомендуем тщательно вычитать ваше резюме. Вот основные аспекты, которые следует проверить в своем тексте:
- Многословие — следует удалить ненужные слова, затрудняющие понимание текста.
- Распространенные ошибки — ошибки, допущенные в академических статьях, в основном одинаковы, поэтому полезно иметь статью вроде Вот этот когда вы корректируете
- Соответствующая терминология — для каждой темы есть список терминологии, которую вы можете использовать.
- Факты и статистика — вы можете случайно указать неверный год или процент, постарайтесь избежать этих ошибок
- Цитаты — каждая цитата должна быть написана правильно и иметь ссылку на ее источник.
Хотите больше советов по корректуре?
Тогда прочтите следующую главу! Мы собрали несколько советов, которые помогут вам с академической редактирование.

📝 Как вычитать свое резюме?

Теперь, когда вы знаете, как резюмировать статью, пора отредактировать текст, если он собственное письмо или результаты генератора резюме.

В этой главе вы увидите основные способы корректуры любого типа текста: академическая статья (эссе, исследовательская работа и т. д.), статья, письмо, глава книги и т. д.

Вычитайте свое резюме. Бывают ли случаи, когда вы не можете вспомнить подходящий синоним? Тогда вам следует время от времени пользоваться Тезаурусом и аналогичными услугами.
Они могут значительно расширить ваш словарный запас и помочь подобрать нужные слова даже в самых сложных ситуациях.
Обратите внимание на слова, которые легко спутать. Это особенно важно, если вы редактируете научно-популярный текст — там много слов люди часто путают, даже не осознавая.В English Oxford Living Dictionaries есть список этих пар слов, поэтому вы не пропустите ни одной.
Корректируйте по одному типу ошибок. Чтобы правильно отредактировать статью, не отвлекайтесь на грамматику и пунктуацию — так вы может пропустить десятки ошибок. Чтобы получить более точные результаты, прочтите в первый раз, чтобы отредактировать стиль, второй — для устранения грамматических ошибок, а третий — для корректуры пунктуации.Принимать как столько раз, сколько вам нужно, сконцентрируйтесь на каждом типе.
Отдохните от бумаги. Если вы используете онлайн-инструмент суммирования, вы можете пропустить этот шаг. Но если вы писали бумагу в течение нескольких часов и теперь пытаюсь редактировать ее без перерыва, это может быть плохой идея.Почему? Потому что без пары свежих глаз есть прекрасная возможность не заметить даже очевидные ошибки.
Дайте себе время немного забыть текст: прогуляйтесь или позвоните другу, а затем вернуться к работе новым человеком.
Нанять корректора. Если вам нужно добиться идеальных результатов, подумайте о найме профессионала. Навыки и квалификация, которые у них есть, гарантируют идеальный текст без каких-либо ошибок или проблем со стилем. Однажды ты Найдите корректора, вы сможете оптимизировать свою работу на отлично.
Найдите специалистов на сайтах фрилансеров, например UpWork — это удобно и безопасно. Из Конечно, есть один недостаток, о котором вы должны подумать: нанять профессионала стоит дорого.Итак, все должен самостоятельно решать, нужно им тратить эти деньги или нет.
Поменяй газету с другом. Если вы не можете позволить себе профессионального редактора, есть более дешевый вариант — попросите друга посмотреть через вашу статью и вычитайте их взамен.
Убедитесь, что вы оба делаете редактирование вручную, а не просто проверяете его с помощью Microsoft Office или аналогичного программного обеспечения. Несмотря на то, что существуют отличные инструменты для грамматики, они все же не могут обнаружить много ошибок очевидно для человека.
Используйте инструменты проверки грамматики. Мы рекомендуем вам не полагаться на несколько грамматических инструментов.Но помощь, которую он может предложить, незаменим. Начните корректуру, отсканировав текст с помощью Грамматика или аналогичный инструмент.
Служба обнаруживает множество типов ошибок, включая запутанные пары слов, знаки препинания, орфографические ошибки, многословность, неправильный порядок слов, незаконченные предложения и т. д.
Конечно, никогда нельзя исправлять ошибки, не задумываясь над каждым конкретным вопросом.Инструменты они не только упускают много ошибок, но также могут ошибаться в ваших ошибках.
Прочтите вслух. Удивительно, насколько по-разному может звучать написанный текст при чтении вслух. Если вы практикуете это вы знаете, что если вы действительно произносите текст, можно заметить много ошибок.
Почему это происходит? Люди лучше понимают информацию, если воспринимают ее с помощью разные чувства. Вы можете использовать этот трюк даже в обучении — запоминать материалы с помощью помощь в чтении, аудировании и разговоре.

Эти советы разработаны, чтобы помочь студентам легко корректировать свои работы. Мы надеемся на это глава и сам пост создают полезное руководство о том, как резюмировать статью.

Здесь вы найдете лучшие инструменты для подведения итогов, доступные онлайн и совершенно бесплатно, и научился самостоятельно обобщать различные тексты и статьи.

Текст, обобщающий ответы на часто задаваемые вопросы

📌 Как написать академическое резюме?

Академическое резюме — это общий обзор источника.Сделать Краткое содержание статьи, необходимо своими словами изложить ее основные идеи. А резюме не должно быть обширным. Тем не менее, чтобы написать идеальный вариант, нужно время. Ключ к успеху — внимательно прочитать первоисточник. Вы должны убедиться что вы хорошо понимаете основные идеи текста.

📌 Как подвести итоги без плагиата?

Используйте свои слова .Старайтесь не перефразировать текст предложение за предложением.
Используйте специальное программное обеспечение , чтобы проверить ваше резюме на плагиат. Там есть много бесплатных программ проверки плагиата, которые можно найти в Интернете.
Не забывайте, что представление идей других авторов без ссылки для них, даже если это сделано своими словами, тоже плагиат. Быть уверенным to обращайтесь к источнику при работе над текстом.

📌 Как подвести итог своими словами?

Внимательно прочтите текст , чтобы убедиться, что вы понимаете его основная идея неплохо.
Написать введение . Сформулируйте там основную идею текст. Сформулируйте это очень четко, сделайте короткое заявление.
Уберите свой источник и напишите текст вашего резюме , не глядя . Если вы чувствуете, что забыли что-то важное, вернитесь к первоисточнику и перечитайте всю историю. Затем продолжайте работу над своим резюме.

📌 Какие лингвистические инструменты помогают резюмировать текст?

Автоматизированные инструменты, помогающие резюмировать текст, называются сводкой. генераторы.Есть много бесплатных онлайн-составителей текстов найдено в сети. Общий принцип работы этих инструментов довольно прост. Вы вставляете текст, который вы нужно подвести итог в рамку, установить желаемое количество слов, получить резюме, и наслаждайтесь результатами!

📌 Какова цель резюмирования эссе?

Цель резюме эссе — представить наиболее важные моменты и аргументы текста. Хорошее резюме краткое и логичное. Представь что ты необходимо описать намерения автора тому, кто не читал эссе. Чтобы составить хорошее резюме, вам нужно внимательно прочитать работу.

Список литературы

Независимый от языка алгоритм для Обобщение одного и нескольких документов: aclweb.org

4 из лучшие онлайн-инструменты для сокращения текста: maketecheasier

Резюмируя: Университет Торонто

5 Легко Обобщение стратегий для студентов: ThoughtCo.

3 Преимущества автоматического реферирования текста: статьи электронного журнала

Сравнительная степень Изучение методов реферирования текстов: семантический учитель

Обзор автоматического текста Подходы к обобщению: Journal of Computer Science

Как написать Резюме: UTEP

Как написать резюме: UW

Советы по написанию: резюме (CWS, Университет Иллинойса)

Free Summarizer, автоматический онлайн-инструмент для резюмирования любого текста или статьи

Free Summarizer, онлайн-автоматический инструмент для резюмирования любого текста или статьи

Рупперт, главный специалист по суммированию

Обобщить любой текст

Скопируйте и вставьте длинный текст ниже.

Вот образец текста, взятого из новости: Сотрудник телевизионной станции был застрелен в пятницу в городе Пешавар на северо-западе страны, когда неистовые толпы заполнили улицы нескольких городов в день санкционированных правительством протестов против антиисламского фильма, снятого в Соединенных Штатах. Беспорядки начались, когда правительства и западные учреждения во многих частях мусульманского мира приготовились к протестам после пятничной молитвы — случая, часто связанного с демонстрациями, когда верующие покидают мечети.В Тунисе власти прибегли к чрезвычайным полномочиям, чтобы объявить вне закона все демонстрации, опасаясь излияния антизападных протестов, вызванных как фильмом американского производства, так и карикатурами на пророка Мухаммеда в французском еженедельнике сатирических статей. Американские дипломатические посты в Индии, Индонезии и других странах закрыты на день. В Бангладеш несколько тысяч активистов исламских организаций захватили дороги в центре столицы Дакки после молитвы.

Они скандировали «смерть Соединенным Штатам и смерть французам» и подожгли символический гроб президента Обамы, который был задрапирован американским флагом, а также изображение г-наОбама. Они также сожгли американский и французский флаги. Протестующие угрожали захватить американское посольство в субботу, но приказ полиции запретил любые дальнейшие демонстрации. Отдельные акции протеста прошли и за пределами Дакки. Европейские страны предприняли шаги для предотвращения протестов среди своих мусульманских меньшинств и против их миссий за рубежом. Франция уже объявила в пятницу о закрытии посольств и других учреждений в 20 странах, а в Париже некоторые мусульманские лидеры призвали своих последователей прислушаться к правительственному запрету на демонстрации в выходные дни, протестуя против очернения пророка.Министр внутренних дел Мануэль Вальс сказал, что официальные лица по всей стране получили приказ предотвращать все протесты и принимать меры, если запрет будет оспорен. «Исключений строго не будет.

Демонстрации будут запрещены и разогнаны », — сказал г-н Валлс. Министерство внутренних дел Германии заявило, что откладывает кампанию плакатов, направленную на противодействие радикальному исламу, чтобы избежать разжигания протестов среди четырех миллионов мусульман страны, сообщает Associated Press. В Пакистане, где произошли самые бурные беспорядки, агентство ARY News сообщило, что водитель, Мухаммад Амир, был трижды застрелен полицией, когда проезжал через район, где протестующие с палками сжигали кинотеатр, принадлежащий известному политику.Станция неоднократно транслировала графические кадры, на которых персонал больницы оказывает экстренную помощь г-ну Амиру, по-видимому, незадолго до его смерти. Другие пакистанские журналисты назвали эти кадры бесчувственными и безответственными. Предприятия закрылись, а улицы опустели по всей стране, поскольку правительство объявило национальный праздник, «День любви к Пророку Мухаммеду», чтобы поощрять мирные протесты против неоднозначного фильма, который уже более недели вызывает протесты во всем мусульманском мире.

«Нападение на святого пророка — это нападение на основную веру 1,5 миллиарда мусульман. Поэтому это неприемлемо », — сказал премьер-министр Раджа Первез Ашраф в своем обращении на религиозной конференции в пятницу утром в Исламабаде. Г-н Ашраф призвал Организацию Объединенных Наций и международное сообщество сформулировать закон, запрещающий разжигание ненависти во всем мире. «Богохульство, свидетелем которого является этот случай, — это не что иное, как язык вражды, равнозначный наихудшему виду антисемитизма или другого фанатизма», — сказал он.Но сцены хаоса в некоторых частях страны в течение дня свидетельствуют о том, что правительству не удалось сдержать общественный гнев по этому поводу. В Пешаваре, где был убит служащий телевидения, протестующие напали и сожгли два кинотеатра, выбив окна палками и подожгли плакаты с изображениями женщин-кинозвезд. Телевизионные кадры показали, как полиция стреляла в воздух, чтобы разогнать толпу, а сотрудник больницы сказал, что по меньшей мере 15 человек, в том числе трое полицейских, получили ранения.

В Исламабаде, где тысячи протестующих устремились к тщательно охраняемому дипломатическому анклаву, Express News сообщила, что у полиции закончились резиновые пули из-за сильной стрельбы. Репортер телевидения сказал, что когда у протестующих в соседнем Равалпинди закончился материал, который можно было сжечь, они ворвались в несколько шинных магазинов на главной дороге, чтобы украсть свежие запасы. Правительство отключило сотовую связь в крупных городах, а власти Исламабада закрыли все выезды в город после пятничной молитвы, сообщило государственное радио.Некоторые пакистанцы для общения полагались на электронную почту и социальные сети, такие как Twitter. Выражения усталого гнева по поводу насилия были обычным явлением. «Мы не нация. Мы — мафия », — сказал Надим Ф. Парача, культурный обозреватель газеты Dawn, в Twitter. Крупные морские контейнеры перекрыли дороги через центры нескольких городов. Западные дипломатические миссии были закрыты на день. Государственный департамент потратил 70 000 долларов на рекламу на языке урду, которая транслировалась по нескольким телевизионным каналам, что отгородило американское правительство от подстрекательского фильма.

Министерство иностранных дел объявило, что вызвало американского поверенного в делах Ричарда Хогланда с просьбой удалить антиисламский фильм с YouTube, который был полностью заблокирован в Пакистане в течение последних нескольких дней. Алан Коуэлл предоставил репортажи из Парижа и Джульфикар Али Маник из Дакки, Бангладеш.

Free Summarizer — бесплатная услуга.

методов обобщения текста. Краткий обзор различных… | автор: Sreenath Acharath

Краткий обзор различных подходов к извлечению.Обобщение текста — это процесс извлечения наиболее важной информации из источника (или источников) для создания сокращенной версии для конкретного пользователя (или пользователей) и задачи (или задач).

Мы (люди) в целом хорошо справляемся с задачами этого типа, поскольку они включают в себя сначала понимание значения исходного документа, а затем извлечение смысла и улавливание важных деталей в новом описании. Таким образом, цель автоматического создания резюме текста состоит в том, чтобы итоговые резюме были не хуже тех, что написаны людьми.

Недостаточно просто создать слова и фразы, отражающие суть исходного документа. Резюме должно быть точным и должно читаться свободно как новый отдельный документ. Автоматическое резюмирование текста — это задача создания краткого и понятного резюме при сохранении ключевого информационного содержания и общего смысла.

С учетом ошибок, возникающих в результате распознавания речи, и того факта, что устная речь часто менее формальна, чем письменная, наиболее широко используемый метод резюмирования текста отдельного документа, извлечения предложений, не может быть напрямую применен к реферированию речи.Однако, если системы используют дополнительную информацию, которая может быть получена из речевого сигнала и структуры диалога, методы извлечения могут быть расширены для разговорного языка и дополнены новыми методами, которые сосредоточены на извлечении определенных видов информации и ее надлежащем изменении. [1]

Существует два типа методов реферирования: экстрактивный и абстрактивный. Методы извлечения работают, идентифицируя важные предложения или отрывки из текста и воспроизводя их дословно как часть резюме.Новый текст не создается; только существующий текст используется в процессе резюмирования. Это отличается от абстрактных методов, которые используют более мощные методы обработки естественного языка для интерпретации текста и создания нового итогового текста.

По сути, есть три довольно независимых задачи, которые все вкратце выполняют, как указано ниже. В этой статье мы рассмотрим различные подходы к абстрактному представлению тем. [2]

Создайте промежуточное представление входящего текста, которое выражает основные аспекты текста.
Оцените предложения на основе представления.
Выберите резюме, состоящее из нескольких предложений.

1. Тематические слова

Этот метод предназначен для определения слов, которые описывают тему входного документа. Есть два способа вычислить важность предложения: как
как функцию количества подписей тем, которые оно содержит, или как пропорцию подписей тем в предложении. Обе функции оценки предложений относятся к одному и тому же представлению темы; однако они могут присвоить предложениям разные оценки.Первый метод может назначать более высокие баллы более длинным предложениям, потому что в них больше слов. Второй подход измеряет плотность слов темы.

2. Частотно-ориентированные подходы

При назначении весов слов в тематических представлениях мы можем думать о двоичных (0 или 1) или о реальных (непрерывных) весах и решать, какие слова больше соответствуют теме. Двумя наиболее распространенными методами в этой категории являются вероятность слова и TFIDF (частота термина, обратная частота документа).

2.1 Вероятность слов: Это самый простой способ использовать частоту слов в качестве индикатора важности. Вероятность слова w определяется как количество появлений слова f (w), деленное на количество всех слов во входных данных, N (которые могут быть одним или несколькими документами):

P (w) = f (w) / N

Затем он выбирает предложение с наилучшей оценкой, которое содержит слово с наибольшей вероятностью. Этот шаг гарантирует, что слово с наибольшей вероятностью, которое представляет тему документа на данном этапе, будет включено в резюме.Эти шаги выбора будут повторяться до тех пор, пока не будет достигнута желаемая суммарная длина.

2.2 TFIDF: Этот метод взвешивания оценивает важность слов, а
идентифицирует очень распространенные слова (которые следует исключить из рассмотрения)
в документе (ах), присваивая низкие веса словам, встречающимся в большинстве документов. Вес каждого слова w в документе d вычисляется следующим образом:

q (w) = fd (w) * log (| D | / fD (w))

, где fd (w) — частота термина слово w в документе d, fD (w) — это количество документов, содержащих слово w и | D | — количество документов в коллекции D.

3. Скрытый семантический анализ

Этот метод сначала строит матрицу предложений-терминов (матрица n на m), где каждая строка соответствует слову из ввода (n слов), а каждый столбец соответствует предложению (m предложений) . Каждая запись aij матрицы — это вес слова i в предложении j. Вес слов вычисляется методом TFIDF, и если в предложении нет слова, вес этого слова в предложении равен нулю. Затем разложение по сингулярным числам (SVD) используется для матрицы и преобразует матрицу A в три матрицы U, S и V.

Матрица U (n × m) представляет собой матрицу терминов, имеющих веса слов.
Матрица S — это диагональная матрица (m × m), где каждая строка i соответствует весу темы i.
Матрица V — это матрица тематических предложений.
Матрица D = SV описывает, насколько предложение представляет тему; таким образом, di j показывает вес темы i в предложении j.

Первоначальный метод заключался в выборе одного предложения по каждой теме; поэтому, исходя из длины резюме в виде предложений, они сохранили количество тем.У этой стратегии есть недостаток, поскольку для передачи информации теме может потребоваться более одного предложения. Позже он был расширен, чтобы использовать вес каждой темы для определения относительного размера резюме, которое должно охватывать тему, что дает гибкость, позволяющую иметь переменное количество предложений.

4. Байесовские тематические модели

Два основных ограничения вышеупомянутых подходов: 1) Они считают предложения независимыми друг от друга, поэтому темы, встроенные в документы, не принимаются во внимание.2) Оценки предложений, рассчитываемые большинством существующих подходов, обычно не имеют однозначной вероятностной интерпретации, и многие из оценок предложений рассчитываются с использованием эвристики.

Байесовские тематические модели — это вероятностные модели, которые раскрывают и представляют темы документов. Они довольно мощные и привлекательные, потому что представляют информацию (то есть темы), которые теряются при других подходах. Их преимущество в подробном описании и представлении тем позволяет разрабатывать обобщенные системы, которые могут определять сходства и различия между документами, которые будут использоваться при обобщении.

Эта статья в значительной степени вдохновлена и основана на статье «Методы обобщения текста: краткий обзор» [2], в которой подробно описываются различные методы обобщения текста с извлечением. Абстрактивное обобщение — это совершенно другой зверь, поскольку в большинстве случаев ожидается, что он будет писать резюме, похожее на человеческое, собственными словами. По сравнению с абстрактными методами абстрактные методы все еще находятся в зачаточном состоянии, и нет четко определенного механизма для измерения производительности. Однако у него огромный потенциал, и в ближайшие дни мы обязательно увидим несколько прорывов.

[1] МакКаун, Хиршберг, Галлей и Маски, 2016. От обобщения текста к обобщению речи

[2] Мехди Аллахьяри, Сейедамин Пурийе, Мехди Ассефи, Саид Сафеи, Элизабет Д. Триппе, Хуан Б. Гутьеррес и Крис Кочут. 2017. Методы обобщения текста: краткий обзор

Как написать резюме текста

1. Резюме начинается с вводного предложения , в котором говорится название и автор статьи.

2. Резюме должно содержать основной тезис или точку зрения текста, переформулировал своими словами. (Для этого сначала найдите тезис в исходный текст. )

3. Резюме написано вашими словами. Он содержит мало или нет цитаты.

4. Резюме всегда короче оригинального текста, часто примерно на 1/3 пока оригинал. Это идеальное письмо без жира.An статью или статью можно резюмировать в несколько предложений или пару абзацев. Книга может быть представлена в виде статьи или небольшого доклада. Очень большая книга можно кратко изложить в небольшой книге.

5. Резюме должно содержать все основные моменты исходного текста , и следует игнорировать большинство мелких деталей, примеров, иллюстраций или объяснения.

6. Основу любого резюме составляют важные детали (ключ имена, даты, события, слова и числа).Резюме никогда не должно полагаться на расплывчатые общие положения.

7. Если вы процитируете что-нибудь из исходного текста, даже необычное слово или запоминающаяся фраза, все, что вы цитируете, нужно заключать в кавычки («»).

8. Резюме должно содержать только идеи исходного текста. Do не вставляйте свои собственные мнения, интерпретации, выводы или комментарии в резюме.

9. Резюме, как и любое другое письмо, должно иметь определенную аудиторию и цель, , и вы должны аккуратно написать его, чтобы служить этой аудитории и выполнять эта конкретная цель.

Эффективное резюме:

Начинается с вводного предложения, в котором говорится о статье название и автор и повторно излагает свой тезис или фокус.

Включает в себя все основные моменты статьи и основные вспомогательные подробнее

Удаляет мелкие и несущественные детали.

Сочетает / разбивает похожие идеи

Точно перефразирует и сохраняет смысл статьи.

Использует собственные формулировки и стиль предложения студента.

Использует кавычки при использовании фраз прямо из статьи или источник.

Включает только идеи статьи; исключает личное мнение.

Отражает акцент и цель статьи.

Распознает организацию статьи.

Остается в пределах соответствующей длины; короче оригинала.

Достигает перехода за счет использования имени автора и настоящего времени глагол.

Имеет мало или не имеет механических ошибок.

Engl 0310 (2006) OW

Только для образовательных целей.

Нежное введение в обобщение текста в машинном обучении

Вы когда-нибудь сводили длинный документ к короткому абзацу? Как долго вы это делали? Создание резюме вручную может занять много времени и утомительно. Автоматическое резюмирование текста обещает преодолеть такие трудности и позволяет легко генерировать ключевые идеи в тексте.

Обобщение текста — это метод создания краткого и точного резюме объемных текстов с акцентом на разделы, которые передают полезную информацию, без потери общего смысла.
Автоматическое суммирование текста нацелено на преобразование длинных документов в сокращенные версии, что может оказаться трудным и дорогостоящим, если сделать это вручную. Алгоритмы машинного обучения
можно обучить понимать документы и определять разделы, содержащие важные факты и информацию, перед тем, как создавать необходимые обобщенные тексты. Например, на изображении ниже изображена новостная статья, которая была загружена в алгоритм машинного обучения для создания резюме.

Новостная онлайн-статья, резюмированная с помощью алгоритма машинного обучения резюмирования текста.

Готовы создавать, обучать и развертывать ИИ?

Начните работу с совместной платформой искусственного интеллекта FloydHub бесплатно

Попробовать FloydHub бесплатно

В связи с нынешним взрывным ростом количества данных, циркулирующих в цифровом пространстве, которые в основном представляют собой неструктурированные текстовые данные, существует потребность в разработке инструментов автоматического реферирования текста, которые позволят людям легко получать из них информацию. В настоящее время у нас есть быстрый доступ к огромному количеству информации. Однако большая часть этой информации является избыточной, незначительной и может не передавать предполагаемое значение. Например, если вы ищете конкретную информацию из новостной онлайн-статьи, вам, возможно, придется покопаться в ее содержании и потратить много времени на отсеивание ненужного, прежде чем получить нужную информацию. Поэтому использование автоматических текстовых сумматоров, способных извлекать полезную информацию, которая не учитывает несущественные и незначительные данные, становится жизненно важным.Реализация реферирования может улучшить читаемость документов, сократить время, затрачиваемое на поиск информации, и позволить разместить больше информации в определенной области.

В целом, существует два подхода к обобщению текстов в НЛП: извлечение и абстракция.

При резюмировании на основе извлечения подмножество слов, которые представляют наиболее важные моменты, извлекаются из фрагмента текста и объединяются в резюме. Думайте об этом как о маркере, который выбирает основную информацию из исходного текста.

Highlighter = Резюмирование на основе извлечения

В машинном обучении экстрактивное реферирование обычно включает взвешивание основных разделов предложений и использование результатов для создания сводок.

Различные типы алгоритмов и методов могут использоваться для измерения веса предложений и последующего ранжирования их в соответствии с их релевантностью и сходством друг с другом — и последующего объединения их для создания резюме. Вот пример:

Резюмирование на основе экстракта в действии.

Как видно выше, извлеченная сводка состоит из слов, выделенных жирным шрифтом, хотя результаты могут быть неточными с грамматической точки зрения.

Резюмирование на основе абстракций

При резюмировании на основе абстракций применяются передовые методы глубокого обучения для перефразирования и сокращения исходного документа, как это делают люди. Думайте об этом как о ручке, которая создает новые предложения, которые могут не входить в исходный документ.

Pen = резюмирование на основе абстракции

Поскольку алгоритмы абстрактного машинного обучения могут генерировать новые фразы и предложения, которые представляют наиболее важную информацию из исходного текста, они могут помочь в преодолении грамматических неточностей методов извлечения.Вот пример:

Резюме на основе абстракции в действии.

Хотя абстракция лучше работает при резюмировании текста, разработка ее алгоритмов требует сложных методов глубокого обучения и сложного языкового моделирования.

Для генерации правдоподобных выходных данных подходы к реферированию на основе абстракции должны решать широкий спектр проблем НЛП, таких как генерация естественного языка, семантическое представление и перестановка логических выводов.

Таким образом, экстрактивные методы реферирования текста по-прежнему широко популярны.В этой статье мы сосредоточимся на методе извлечения.

Давайте воспользуемся коротким абзацем, чтобы проиллюстрировать, как может быть выполнено извлекающее резюмирование текста.

Вот абзац:

«Петр и Елизавета взяли такси, чтобы поехать на ночную вечеринку в город. На вечеринке Элизабет упала в обморок и была доставлена в больницу. Поскольку ей поставили диагноз «черепно-мозговая травма», врач сказал Питеру оставаться рядом с ней, пока она не поправится. Поэтому Петр пробыл с ней в больнице 3 дня, не выходя.”

Вот шаги, которые необходимо выполнить, чтобы резюмировать приведенный выше абзац, стараясь максимально сохранить его предполагаемое значение.

Шаг 1. Преобразуйте абзац в предложения

Во-первых, давайте разделим абзац на соответствующие предложения. Лучший способ выполнить преобразование — извлекать предложение всякий раз, когда появляется точка.

1. Питер и Элизабет взяли такси, чтобы поехать на ночную вечеринку в городе

2. Во время вечеринки Элизабет упала в обморок и была доставлена в больницу

3.Поскольку у нее была диагностирована черепно-мозговая травма, врач сказал Питеру оставаться рядом с ней, пока она не выздоровеет

4. Таким образом, Питер остался с ней в больнице в течение 3 дней, не выходя

Шаг 2: Обработка текста

Затем давайте обработаем текст, удалив из предложений стоп-слова (чрезвычайно распространенные слова с небольшим значением, такие как «и» и «the»), числа, знаки препинания и другие специальные символы.

Выполнение фильтрации помогает удалить избыточную и несущественную информацию, которая может не придавать значения тексту.

Вот результат обработки текста:

1. Питер Элизабет взял такси, приехал на ночную вечеринку в город

2. Вечеринка Элизабет в больнице с коллапсом

3. Диагностируйте черепно-мозговую травму. Питер остается в больнице дней, не покидая

Шаг 3: Токенизация

Токенизация предложений выполняется, чтобы получить все слова, присутствующие в предложениях. Вот список слов:

['питер', 'элизабет', 'взял', 'такси', 'присутствовать', 'ночь', 'вечеринка', 'город', 'вечеринка', 'Элизабет ',' коллапс ',' спешка ',' больница ',' диагностировать ',' мозг ',' травма ',' доктор ',' сказал ',' питер ',' остаться ',' кроме ',' получить ', «хорошо», «питер», «оставался», «больница», «дни», «без», «оставил»]

Шаг 4: Оцените взвешенную частоту встречаемости слов

После этого давайте посчитаем взвешенная частота встречаемости всех слов. Для этого разделим частоту встречаемости каждого слова на частоту наиболее повторяющегося слова в абзаце, то есть «Питер», которое встречается три раза.

Вот таблица, в которой указана взвешенная частота встречаемости каждого слова.

Word	Частота	Взвешенная частота
Питер	3	1
Элизабет	2	0.67
взял	1	0,33
такси	1	0,33
присутствовать	1	0,33
ночь	1	0,33
партия	2	0,67
город	1	0,33
развал	1	0,33
спешка	1	0.33
больница	2	0,67
диагностировать	1	0,33
мозг	1	0,33
травма	1	0,33
врач	1	0,33
сказал	1	0,33
остаться	2	0,67
кроме	1	0. 33
получить	1	0,33
колодец	1	0,33
дней	1	0,33
без	1	0,33
выход	1	0,33

Шаг 5: Заменим слова с их взвешенными частотами

Давайте заменим каждое из слов, найденных в исходных предложениях, на их взвешенные частоты.Затем мы вычислим их сумму.

Поскольку взвешенная частота несущественных слов, таких как стоп-слова и специальные символы, которые были удалены на этапе обработки, равна нулю, добавлять их не нужно.

Предложение	Добавить взвешенные частоты	Сумма
1	Петр и Елизавета взяли такси, чтобы посетить ночную вечеринку в городе	1 + 0,67 + 0,33 + 0.33 + 0,33 + 0,33 + 0,67 + 0,33	3,99
2	На вечеринке Элизабет потеряла сознание и была доставлена в больницу	0,67 + 0,67 + 0,33 + 0,33 + 0,67	2,67
3	Поскольку ей поставили диагноз «черепно-мозговая травма», врач сказал Питеру оставаться рядом с ней, пока она не выздоровеет.	0,33 + 0,33 + 0,33 + 0,33 + 1 + 0,33 + 0,33 + 0,33 + 0,33 +0,33	3,97
4	Таким образом, Петр пробыл с ней в больнице 3 дня не выходя	1 + 0.67 + 0,67 + 0,33 + 0,33 + 0,33	3,33

Из суммы взвешенных частот слов мы можем сделать вывод, что первое предложение имеет наибольший вес в абзаце. Таким образом, он может дать наилучшее репрезентативное резюме того, о чем идет речь.

Кроме того, если первое предложение объединить с третьим предложением, которое является вторым по значимости предложением в абзаце, можно получить лучшее резюме.

Приведенный выше пример просто дает базовую иллюстрацию того, как выполнять резюмирование текста на основе извлечения в машинном обучении.Теперь давайте посмотрим, как мы можем применить описанную выше концепцию при создании реального генератора сводок.

Давайте запачкаем руки, создав текстовый сумматор, который может сократить информацию, содержащуюся в длинной веб-статье. Чтобы не усложнять задачу, кроме инструментария Python NLTK, мы не будем использовать какие-либо другие библиотеки машинного обучения.

Вот схема кода сумматора:

  # Создание словаря для таблицы частотности слов
frequency_table = _create_dictionary_table (статья)

# Токенизация предложений
предложения = sent_tokenize (статья)

# Алгоритм оценки предложения по его словам
предложение_scores = _calculate_sentence_scores (предложения, частотная_таблица)

# Получение порога
порог = _calculate_average_score (оценка_предложения)

# Составление резюме
article_summary = _get_article_summary (предложения, оценка_предложения, 1.5 * порог)

печать (article_summary)

Вот шаги для создания простого текстового сумматора на Python.

Шаг 1. Подготовка данных

В этом примере мы хотим обобщить информацию, содержащуюся в этой статье в Википедии, которая просто дает обзор основных событий 20-го века.

Чтобы получить текст статьи, мы воспользуемся библиотекой Beautiful Soup.

Вот код для очистки содержания статьи:

  import bs4 as BeautifulSoup
импортировать urllib.запрос

# Получение содержимого из URL
fetched_data = urllib.request.urlopen ('https://en.wikipedia.org/wiki/20th_century')

article_read = fetched_data.read ()

# Разбор содержимого URL и сохранение в переменной
article_parsed = BeautifulSoup.BeautifulSoup (article_read, 'html.parser')

# Возвращение тегов 
параграфы = article_parsed.find_all ('p')

article_content = ''

# Перебираем абзацы и добавляем их в переменную
для p в абзацах:
    article_content + = p.text

В приведенном выше коде мы начинаем с импорта основных библиотек для получения данных с веб-страницы.Библиотека BeautifulSoup используется для разбора страницы, а библиотека urllib используется для подключения к странице и получения HTML.

BeautifulSoup преобразует входящий текст в символы Unicode, а исходящий текст в символы UTF-8, избавляя вас от необходимости управлять различными кодировками кодировки при извлечении текста из Интернета.

Мы будем использовать функцию urlopen из утилиты urllib.request , чтобы открыть веб-страницу.Затем мы воспользуемся функцией read для чтения очищенного объекта данных. Для анализа данных мы вызовем объект BeautifulSoup и передадим ему два параметра; то есть article_read и html.parser .

Функция find_all используется для возврата всех элементов

, присутствующих в HTML. Кроме того, использование .text позволяет нам выбирать только текст, найденный в элементах

Шаг 2: Обработка данных

Чтобы исключить текстовые данные без шума, мы выполним базовую очистку текста. Чтобы помочь нам выполнить обработку, мы импортируем список из стоп-слов из библиотеки nltk .

Мы также импортируем PorterStemmer , который представляет собой алгоритм преобразования слов в их корневые формы. Например, очистка , очистка и очиститель могут быть сокращены до корня очистки .

Кроме того, мы создадим словарную таблицу, в которой будет указана частота встречаемости каждого слова в тексте. Мы пройдемся по тексту и соответствующим словам, чтобы исключить все стоп-слова.

Затем мы проверим, присутствуют ли слова в таблице частот . Если слово ранее было доступно в словаре, его значение обновляется на 1. В противном случае, если слово распознается впервые, его значение устанавливается на 1.

Например, таблица частотности должна выглядеть следующим образом :

Word	Частота
век	7
весь мир	4
США	3
компьютер	1

Вот код:

  от nltk.корпус импорта стоп-слов
из nltk. stem импорт PorterStemmer
def _create_dictionary_table (текстовая_строка) -> dict:
   
    # Удаление стоп-слов
    stop_words = set (stopwords.words ("английский"))
    
    слова = word_tokenize (текстовая_строка)
    
    # Приведение слов к их корневой форме
    стержень = PorterStemmer ()
    
    # Создание словаря для таблицы частотности слов
    frequency_table = dict ()
    для wd прописью:
        wd = стержень.stem (wd)
        если wd в stop_words:
            Продолжить
        если wd в таблице frequency_table:
            таблица_частот [wd] + = 1
        еще:
            частотная_таблица [wd] = 1

    вернуть таблицу частот

Шаг 3. Разметка статьи на предложения

Чтобы разделить article_content на набор предложений, мы воспользуемся встроенным методом из библиотеки nltk .

  из nltk.tokenize import word_tokenize, sent_tokenize

предложения = sent_tokenize (статья)

Шаг 4. Определение взвешенной частоты предложений

Чтобы оценить количество баллов для каждого предложения в тексте, мы проанализируем частоту встречаемости каждого термина. В этом случае мы будем оценивать каждое предложение по его словам; то есть добавление частоты каждого важного слова, найденного в предложении.

Взгляните на следующий код:

  def _calculate_sentence_scores (предложения, frequency_table) -> dict:

    # Алгоритм оценки предложения по его словам
    предложение_weight = dict ()

    для предложения в предложениях:
        предложение_wordcount = (len (word_tokenize (предложение)))
        предложение_wordcount_without_stop_words = 0
        для word_weight в таблице frequency_table:
            если word_weight в предложении.ниже():
                предложение_wordcount_without_stop_words + = 1
                если предложение [: 7] в предложении_вес:
                    предложение_вес [предложение [: 7]] + = частотная_таблица [вес_слова]
                еще:
                    предложение_вес [предложение [: 7]] = частотная_таблица [вес_слова]

        значение_предложения [предложение [: 7]] = вес_ предложения [предложение [: 7]] / количество_слов_предложения_without_stop_words
      
    вернуть предложение_вес

Важно отметить, что чтобы длинные предложения не имели излишне высоких оценок по сравнению с короткими предложениями, мы разделили каждую оценку предложения на количество слов, найденных в этом предложении.

Также, чтобы оптимизировать память словаря, мы произвольно добавили предложений [: 7], , которые относятся к первым 7 символам в каждом предложении. Однако для более длинных документов, где вы, вероятно, встретите предложения с одними и теми же первыми n_chars , лучше использовать хэш-функции или интеллектуальные индексные функции, чтобы учесть такие крайние случаи и избежать коллизий.

Шаг 5: Вычисление порога предложений

Для дальнейшей настройки типов предложений, подходящих для резюмирования, мы создадим средний балл для предложений.Используя этот порог, мы можем избежать выбора предложений с более низким баллом, чем средний балл.

Вот код:

  def _calculate_average_score (scheme_weight) -> int:
   
    # Расчет среднего балла за предложения
    sum_values = 0
    для записи в offer_weight:
        сумма_значений + = предложение_вес [запись]

    # Получение среднего значения предложения из исходного текста
    средний_счет = (сумма_значений / лен (вес_предложения))

    вернуть average_score

Шаг 6: Получение сводки

Наконец, поскольку у нас есть все необходимые параметры, мы можем создать сводку для статьи.

Вот код:

  def _get_article_summary (предложения, предложение_вес, порог):
    предложение_counter = 0
    article_summary = ''

    для предложения в предложениях:
        если в предложении [: 7] указано значение_предложения и вес_предложения [предложение [: 7]]> = (порог):
            article_summary + = "" + предложение
            предложение_counter + = 1

    вернуть article_summary

Вот изображение, которое демонстрирует рабочий процесс для создания генератора итогов.

Базовый рабочий процесс создания алгоритма резюмирования

Вот весь код простого извлекающего текстового сумматора в машинном обучении:

  # импорт библиотек
из nltk.corpus импортировать стоп-слова
из nltk.stem импорт PorterStemmer
из nltk.tokenize import word_tokenize, sent_tokenize
импортировать bs4 как BeautifulSoup
импортировать urllib.request

# получение содержимого по URL
fetched_data = urllib.request.urlopen ('https://en.wikipedia.org/wiki/20th_century')

article_read = извлеченные_данные. читать()

# анализ содержимого URL и сохранение в переменной
article_parsed = BeautifulSoup.BeautifulSoup (article_read, 'html.parser')

# возврат тегов 
параграфы = article_parsed.find_all ('p')

article_content = ''

# перебираем абзацы и добавляем их в переменную
для p в абзацах:
    article_content + = p.text


def _create_dictionary_table (текстовая_строка) -> dict:
   
    # удаление стоп-слов
    stop_words = set (stopwords.words ("английский"))
    
    слова = word_tokenize (текстовая_строка)
    
    # приведение слов к их корневой форме
    стержень = PorterStemmer ()
    
    # создание словаря для таблицы частотности слов
    frequency_table = dict ()
    для wd прописью:
        wd = стержень.стержень (wd)
        если wd в stop_words:
            Продолжить
        если wd в таблице frequency_table:
            таблица_частот [wd] + = 1
        еще:
            частотная_таблица [wd] = 1

    вернуть таблицу частот


def _calculate_sentence_scores (предложения, частотная_таблица) -> dict:

    # алгоритм оценки предложения по его словам
    предложение_weight = dict ()

    для предложения в предложениях:
        предложение_wordcount = (len (word_tokenize (предложение)))
        предложение_wordcount_without_stop_words = 0
        для word_weight в таблице frequency_table:
            если word_weight в предложении. ниже():
                предложение_wordcount_without_stop_words + = 1
                если предложение [: 7] в предложении_вес:
                    предложение_вес [предложение [: 7]] + = частотная_таблица [вес_слова]
                еще:
                    предложение_вес [предложение [: 7]] = частотная_таблица [вес_слова]

        значение_предложения [предложение [: 7]] = вес_ предложения [предложение [: 7]] / количество_слов_предложения_без_стоп-слов

       

    вернуть предложение_вес

def _calculate_average_score (предложение_вес) -> int:
   
    # вычисление среднего балла по предложениям
    sum_values = 0
    для записи в offer_weight:
        сумма_значений + = предложение_вес [запись]

    # получение среднего значения предложения из исходного текста
    средний_счет = (сумма_значений / лен (вес_предложения))

    вернуть average_score

def _get_article_summary (предложения, вес_ предложения, порог):
    предложение_counter = 0
    article_summary = ''

    для предложения в предложениях:
        если в предложении [: 7] указано значение_предложения и вес_предложения [предложение [: 7]]> = (порог):
            article_summary + = "" + предложение
            предложение_counter + = 1

    вернуть article_summary

def _run_article_summary (статья):
    
    # создание словаря для таблицы частотности слов
    frequency_table = _create_dictionary_table (статья)

    # токенизация предложений
    предложения = sent_tokenize (статья)

    # алгоритм оценки предложения по его словам
    предложение_scores = _calculate_sentence_scores (предложения, частотная_таблица)

    # получение порога
    порог = _calculate_average_score (оценка_предложения)

    # подготовка резюме
    article_summary = _get_article_summary (предложения, оценка_предложения, 1. 5 * порог)

    вернуть article_summary

если __name__ == '__main__':
    summary_results = _run_article_summary (article_content)
    печать (summary_results)

Вы можете нажать следующую кнопку, чтобы запустить код на ноутбуке FloydHub:

В этом случае мы применили порог в 1,5 раза выше среднего балла. Это значение гиперпараметра, которое принесло нам хорошие результаты после нескольких попыток. Конечно, вы можете точно настроить значение в соответствии со своими предпочтениями и улучшить результаты обобщения.

Вот изображение обобщенной версии статьи в Википедии.

Статья в Википедии, резюмированная с помощью алгоритма реферирования.

Как видите, выполнение кода резюмирует длинную статью в Википедии и дает упрощенный обзор основных событий 20 века.

Тем не менее, генератор резюме можно улучшить, чтобы он лучше составлял краткое и точное резюме объемных текстов.

Конечно, эта статья лишь коснулась поверхности того, чего можно достичь с помощью алгоритма резюмирования текста в машинном обучении.

Чтобы узнать больше о предмете, особенно о резюмировании абстрактного текста, вот несколько полезных ресурсов, которые вы можете использовать:

Можно ли комбинировать два подхода (абстрактивный и экстрактивный)? Это основная идея, лежащая в основе сети генераторов указателей, которая использует лучшее из обоих миров, комбинируя извлечение (указание) и абстракцию (генерацию).

Изображение из «Укрощение рекуррентных нейронных сетей для лучшего обобщения»

Как использовать WikiHow, крупномасштабный набор данных суммирования текста — в этом документе представлен WikiHow, новый крупномасштабный набор данных суммирования текста, который состоит из более чем 230 000 статей, извлеченных из онлайн-база знаний WikiHow.Большинство доступных в настоящее время наборов данных недостаточно велики для обучения моделей от последовательности к последовательности, они могут предоставлять только ограниченные сводки, и они больше подходят для выполнения экстрактивного суммирования. Однако набор данных WikiHow является крупномасштабным, высококачественным и позволяет достичь оптимальных результатов в абстрактном обобщении.
Как основу кодера-декодера, основанного на предварительном обучении, можно использовать при резюмировании текста — В этом документе представлена уникальная двухэтапная модель, основанная на парадигме от последовательности к последовательности.Модель использует BERT (вы можете поспорить, что мы продолжим читать о BERT в течение всего 2019 года) как на стороне кодировщика, так и на стороне декодера, и фокусируется на усиленной цели в процессе обучения. Когда модель была оценена на некоторых наборах контрольных данных, результат показал, что этот подход работает лучше при текстовом резюмировании, особенно по сравнению с другими традиционными системами.

Особая благодарность всей команде FloydHub, особенно Alessio, за их ценные отзывы и поддержку в повышении качества и потока этой статьи.Вы молодцы!

Модель для жизни? 👩‍💻 🤖 Примите участие в исследовании пользователей ML / DL и ежемесячно получайте классную футболку с искусственным интеллектом 000

Мы ищем специалистов по данным, работающих на полную ставку, для исследования пользователей ML / DL. Вы будете участвовать в калиброванном эксперименте по исследованию пользователей в течение 45 минут. Исследование будет проводиться по видеосвязи. У нас есть много забавных футболок, которыми вы можете похвастаться перед товарищами по команде. Мы будем отправлять вам новый каждый месяц в течение года!

Щелкните здесь, чтобы узнать больше.

Приглашение FloydHub для авторов ИИ

Хотите писать потрясающие статьи, как Альфрик, и сыграть свою роль на долгом пути к общему искусственному интеллекту? Мы ищем увлеченных писателей, чтобы создать лучший в мире блог для практического применения революционного искусственного интеллекта. техники. FloydHub имеет широкий охват в сообществе ИИ, и с вашей помощью мы можем вдохновить новую волну ИИ. Подайте заявку сейчас и присоединяйтесь к команде!

Об Альфрике Опиди

Альфрик — веб-разработчик, глубоко заинтересованный в изучении мира машинного обучения. В настоящее время он участвует в проектах, которые реализуют концепции машинного обучения для создания гибких и футуристических веб-приложений. В свободное время он пишет технические статьи, чтобы прояснить сложные концепции машинного обучения для людей. Считайте его всесторонним компьютерным фанатом, который внимательно следит за тем, чтобы последние разработки в отрасли были доступными и интересными для изучения. Альфрик также является писателем FloydHub AI. Вы можете узнать о нем больше здесь. Вы можете связаться с Альфриком в LinkedIn и GitHub.

Резюме текста: Как писать резюме текста?

Как писать резюме текста?

резюме и дискуссия – Кафедра общей теории словесности

Опеределение степени формализованности текста резюме на сайтах трудоустройства Текст научной статьи по специальности «Компьютерные и информационные науки»

Искусство английского языка — Средняя школа Джорджа Рида

Золотое Перо — Резюме текст песни

Образец резюме — наборщик текстов | Образцы резюме — шаблоны — чистые бланки — анкеты

Фразы для пересказа на французском языке.

| Текстовый сумматор QuillBot AI

Резумер | Справка и поддержка

🐼 Лучший инструмент для обобщения текста для академического письма [бесплатно]

⚙️ 12 лучших инструментов для обобщения

1.Суммируйте бота

2. СММРЫ

3.Инструмент подведения итогов Tools4Noobs

4. Инструмент «Разделить мозг»

5. Текст

6.Текстовый уплотнитель

7. Ресомер

8. Сумматор

9. Просто

10. Автосуммаризатор

11. Резюме статей AppZaza

12. Генератор итогов

🤔 Как резюмировать статью без плагиата?

📝 Как вычитать свое резюме?

Текст, обобщающий ответы на часто задаваемые вопросы

Список литературы

Free Summarizer, автоматический онлайн-инструмент для резюмирования любого текста или статьи

Обобщить любой текст

методов обобщения текста. Краткий обзор различных… | автор: Sreenath Acharath

1. Тематические слова

2. Частотно-ориентированные подходы

3. Скрытый семантический анализ

4. Байесовские тематические модели

Как написать резюме текста

Нежное введение в обобщение текста в машинном обучении

Готовы создавать, обучать и развертывать ИИ?

Начните работу с совместной платформой искусственного интеллекта FloydHub бесплатно

Попробовать FloydHub бесплатно

Резюмирование на основе абстракций

Модель для жизни? 👩‍💻 🤖 Примите участие в исследовании пользователей ML / DL и ежемесячно получайте классную футболку с искусственным интеллектом 000

Добавить комментарий Отменить ответ

Рубрики