การใช้งาน Text Summarization
เรียนรู้วิธีสรุปข้อความด้วยเทคโนโลยี AI
Text Summarization คืออะไร?
Text Summarization หรือการสรุปข้อความ เป็นกระบวนการที่ใช้เทคโนโลยี AI เพื่อสกัดข้อมูลสำคัญจากข้อความยาวให้สั้นลง แต่ยังคงเนื้อหาหลักไว้เหมือนเดิม ระบบนี้สามารถช่วยประหยัดเวลาในการอ่านและเพิ่มความเข้าใจในข้อมูลได้อย่างรวดเร็ว
ประเภทของ Text Summarization
- Extractive Summarization: การดึงส่วนสำคัญจากข้อความต้นฉบับ เช่น ประโยคหรือวลี
- Abstractive Summarization: การสร้างข้อความใหม่โดยใช้ AI เพื่อสรุปความหมาย
วิธีการใช้งาน Text Summarization
การใช้งาน Text Summarization สามารถทำได้หลากหลายรูปแบบ เช่น:
- เครื่องมือออนไลน์: ใช้เว็บไซต์หรือแอปพลิเคชันที่ให้บริการสรุปข้อความ
- โปรแกรม: ใช้ Python libraries เช่น Hugging Face Transformers
- API: ใช้ API สำหรับส่งข้อความและรับผลลัพธ์ที่สรุปแล้ว
ตัวอย่างโค้ดการใช้งานใน Python
from transformers import pipeline
# เรียกใช้งานโมเดล Text Summarization
summarizer = pipeline("summarization")
# ข้อความที่ต้องการสรุป
text = "Text summarization is the process of distilling the most important information from a source text."
# สรุปข้อความ
summary = summarizer(text, max_length=50, min_length=20, do_sample=False)
print(summary[0]['summary_text'])
ความคิดเห็น
แสดงความคิดเห็น