Trabajos relacionados¶
A continuación, enumeraremos algunos proyectos que guardan ciertas similitudes con nuestro trabajo desarrollado.
Bert Extractive Summarizer¶
Este proyecto open-source implementa un generador de resúmenes extractivos haciendo uso del modelo BERT [devlin19] de Google para la codificación de palabras, y aplicando clústering por k-means para determinar las frases que se incluirán en el resumen. Este proceso se detalla en [miller19].
El generador de resúmenes puede ser dockerizado, pudiéndose ejecutar como servicio, proporcionando una REST API para solicitar la generación de resúmenes. El autor ofrece endpoints gratuitos con limitaciones a la hora de realizar peticiones, y endpoints privados de pago para aquellos particulares o empresas que requieran de mayores prestaciones.
Se puede acceder al proyecto a través del siguiente enlace: https://github.com/dmmiller612/bert-extractive-summarizer.
ExplainToMe¶
ExplainToMe es un proyecto también open-source centrado en la generación de resúmenes extractivos de páginas web, permitiendo cómodamente pegar y copiar el link de la web que se quiere resumir.
Emplea el algoritmo de TextRank [mihalce04], el cual a su vez está inspirado en el conocido PageRank [page99], el algoritmo basado en grafos que empleaba originalmente Google en su motor de búsqueda. En su caso, TextRank aplica los principios del algoritmo de Google a la extracción de las frases más importantes de un texto.
Como en el caso anterior, también implementa una API REST.
El proyecto no ha sido actualizado desde finales de 2018. Se puede visitar a través de: https://github.com/jjangsangy/ExplainToMe/tree/master.
SMMRY¶
Se trata de una de las primeras opciones que aparecen en los motores de búsqueda a la hora de buscar «summarizers». También genera resúmenes extractivos, aunque a diferencia de los anteriores, no es un proyecto open-source.
Destacan su velocidad (cachea los textos resumidos recientemente), y sus múltiples opciones de resumen, como por ejemplo: ignorar preguntas, exclamaciones o frases entrecomilladas en el texto original, o la generación de mapas de calor en función de la importancia de las frases incluidas en el resumen.
Sin embargo, los resúmenes están compuestos de frases literales ordenadas cronológicamente en función de su importancia, por lo que la cohesión entre las mismas puede ser frágil e incluso, con frecuencia, se habla de personas o entidades que no han sido introducidas previamente en el resumen, pudiendo dificultar la comprensión del mismo.
En su página web no se explicita el algoritmo concreto que se emplea, pero prestando atención a la descripción del proceso proporcionada [smmry], parecen emplear igualmente PageRank.
Se puede acceder a SMMRY en: https://smmry.com.
Tabla comparativa¶
En la siguiente tabla, se recoge un análisis de las características que ofrece JIZT en comparación con las opciones introducidas anteriormente.
Características |
||||
|---|---|---|---|---|
Tipo de resumen1 |
Abstractivo |
Extractivo |
Extractivo |
Extractivo |
Tiempo resumen corto2 |
~20 seg. |
~6 seg |
~9 seg. |
~3 seg. |
Tiempo resumen largo3 |
~4 min. |
No disponible4 |
Error |
~5 seg. |
Ajustes básicos |
✅ |
✅ |
✅ |
✅ |
Ajustes avanzados |
✅ |
❌ |
❌ |
✅ |
Entrada: texto plano |
✅ |
✅ |
❌ |
✅ |
Entrada: URL |
Próximamente |
❌ |
✅ |
✅ |
Entrada: fichero |
Próximamente |
❌ |
❌ |
✅ |
Entrada: imagen |
Próximamente |
❌ |
❌ |
❌ |
Soporte multi-modelo5 |
Próximamente |
❌ |
❌ |
❌ |
Soporte multi-tarea6 |
Próximamente |
❌ |
❌ |
❌ |
API REST |
✅ |
✅ |
✅ |
✅ |
Arquitectura |
Microservicios |
Monolítica |
Monolítica |
? |
Plataforma |
Multiplataforma7 |
Web |
Web |
Web |
Open-source |
✅ |
✅ |
✅ |
❌ |
Gratuito |
✅ |
Limitado |
✅ |
Limitado |
Proyecto activo |
✅ |
✅ |
❌ |
✅ |
- 1
En los resúmenes abstractivos, se toman las frases literales del texto original. En los extractivos, se añaden palabras o expresiones nuevas.
- 2
Texto de entrada con ~6.500 caracteres.
- 3
Texto de entrada con ~90.000 caracteres.
- 4
Texto de entrada con ~90.000 caracteres.
- 5
Capacidad de generar resúmenes utilizando diferentes modelos.
- 6
Capacidad de realizar otras tareas de NLP diferentes a la generación de resúmenes.
- 7
Soporte nativo para Android, iOS y web. Pronto, soporte para Linux, macOS y Windows.
- devlin19
Jacob Devlin y col. BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding. 2019. arXiv: 1810.04805 [cs.CL].
- miller19
Derek Miller. «Leveraging BERT for Extractive Text Summarization on Lectures». En: CoRR abs/1906.04165 (2019). arXiv: 1906.04165. URL: http://arxiv.org/abs/1906.04165. Último acceso: 04/02/2021.
- mihalce04
Rada Mihalcea y Paul Tarau. «TextRank: Bringing Order into Text.» En: jul. de 2004.
- page99
Lawrence Page y col. The PageRank Citation Ranking: Bringing Order to the Web. Technical Report 1999-66. Previous number = SIDL-WP-1999-0120. Stanford InfoLab, nov. de 1999.
- smmry
Smmry Team. Smmry. 2021. URL: https://smmry.com/about. Último acceso: 04/02/2021.