Summarization
Summarization (Özetleme), yapay zekânın uzun bir metin, belge, makale veya konuşmadaki temel bilgileri ve ana fikirleri koruyarak içeriği daha kısa bir biçimde sunması işlemidir. LLM’lerin en yaygın metin işleme görevlerinden biridir.
Temel süreç: Uzun Metin → Önemli Bilgilerin Belirlenmesi → Sadeleştirme → Özet
Temel türleri
| Tür | Açıklama |
|---|---|
| Extractive Summarization | Önemli cümle veya ifadeleri kaynak metinden seçer. |
| Abstractive Summarization | İçeriği anlayarak yeni ve daha kısa ifadelerle yeniden oluşturur. |
| Query-focused Summarization | Yalnızca belirli bir soru veya konuya ilişkin bilgileri özetler. |
| Multi-document Summarization | Birden fazla belgeyi birleştirerek ortak bir özet oluşturur. |
Basit prompt örneği
“Aşağıdaki akademik makaleyi 300 kelimeyle özetle. Araştırmanın amacı, yöntemi, örneklemi, temel bulguları ve sonucunu koru. Metinde bulunmayan bilgi ekleme.”
Document Analysis’den farkı
Summarization, temel olarak içeriği kısaltmaya ve ana noktaları korumaya odaklanır. Document Analysis ise bilgi çıkarma, karşılaştırma, tutarlılık kontrolü ve değerlendirme gibi daha kapsamlı işlemleri içerir.
Kısaca: Summarization, uzun içeriğin ana anlamını ve önemli bilgilerini koruyarak daha kısa, yoğun ve anlaşılır bir metne dönüştürülmesi işlemidir.
📚 Kaynakça ve Bu Maddeye Atıf
APA Formatı: YZ Hocası. (2026). Summarization. YZ Hocası Ansiklopedisi. Erişim adresi: https://yzhocasi.com/summarization/
BibTeX: @misc{yzhocasi_2020, title={Summarization}, url={https://yzhocasi.com/summarization/}, journal={YZ Hocası Ansiklopedisi}, year={2026}}