Метод составления выдержек предполагает акцент на выделение характерных фрагментов (как правило, предложений). Для этого методом сопоставления фразовых шаблонов выделяются блоки наибольшей лексической и статистической релевантности. Создание итогового документа в данном случае — просто соединение выбранных фрагментов.
В большинстве методов применяется модель линейных весовых коэффициентов. Основу аналитического этапа в этой модели составляет процедура назначения весовых коэффициентов для каждого блока текста в соответствии с такими характеристиками, как расположение этого блока в оригинале, частота появления в тексте, частота использования в ключевых предложениях, а также показатели статистической значимости. Сумма индивидуальных весов, как правило, определенная после дополнительной модификации в соответствии со специальными параметрами настройки, связанными с каждым весом, дает общий вес всего блока текста U:
Weight(U):= Location(U) + CuePhrase(U) + StatTerm(U) + AddTerm(U)
Весовой коэффициент расположения (Location) в данной модели зависит от того, где во всем тексте или в отдельно взятом параграфе появляется данный фрагмент — в начале, в середине или в конце, а также используется ли он в ключевых разделах, например, вводной части или в заключении.
Ключевые фразы представляют собой лексические или фразовые резюмирующие конструкции, такие как «в заключение», «в данной статье», «согласно результатам анализа» и так далее. Весовой коэффициент ключевой фразы может зависеть также и от принятого в данной предметной области оценочного термина, типа «отличный» (наивысший коэффициент) или «малозначащий» (значительно меньший коэффициент).
Кроме того, при назначении весовых коэффициентов в этой модели учитывается показатель статистической важности (StatTerm). Статистическая важность вычисляется на основании данных, полученных в результате анализа автоматической индексации, при котором исследователи выявляют и оценивают целый ряд метрик, определяющих весовые коэффициенты термина. Эти метрики позволяют выделить документ из числа других в определенном наборе документов.
Одна группа метрик, например, метрика tf.idf, характеризует баланс между частотой появления термина в документе и частотой его появления в наборе документов (как правило, используется с другими метриками частоты и средствами нормализации длины).
И, наконец, эта модель предполагает просмотр терминов в блоке текста и определение его весового коэффициента в соответствии с дополнительным наличием терминов (AddTerm) – появляются ли они также в заголовке, в колонтитуле, первом параграфе и в пользовательском профиле запроса. Выделение приоритетных терминов, наиболее точно отражающих интересы пользователя, – это один из путей настроить реферат или аннотацию на конкретного человека или группу.
На аналитическом этапе применяется модель линейных весовых коэффициентов, предполагающая выполнение последовательности вычислений частоты и операций сопоставления строк или шаблонов, которые для каждого блока исходного текста выдают весовые коэффициенты четырех типов (Location, CuePhrase, StatTerm, AddTerm). Затем эти коэффициенты суммируются для каждого блока, после чего выбираются n блоков, обладающих наивысшей суммой коэффициентов (значение n может быть определено на основании степени сжатия) для включения в реферат.
Этот метод был создан еще в 60 – 70-х годах, но большинство систем, подготавливающих такого рода конспект на основе выдержек, до их пор используют данный подход.
Конечно, главное преимущество линейной модели заключается в простоте ее реализации. Однако выделение предложений (или параграфов), не учитывающее взаимоотношений между ними, приводит к формированию бессвязных рефератов. Некоторые предложения могут оказаться пропущены, либо в них могут встречаться «висящие» слова или словосочетания (слово или фраза, которые невозможно понять без другого слова или фразы). Есть множество работ, в которых делаются попытки решить эту проблему, в основном за счет разного рода «заплаток». В ряде подходов создается специальное окно для предыдущего предложения реферата, с помощью которого можно определить наличие смыслового разрыва или «висящего» слова. В других случаях предложения, содержащие «висящие» слова, исключаются из реферата, либо делаются попытки разрешения ссылок, которые предполагают такие слова, или их сверки путем краткого лингвистического анализа. При таком подходе степень сжатия уменьшается, т. к. в реферат привносится посторонняя информация. Кроме того, когда основной реферат уже сформирован, трудно восстановить исходный процент сжатия.
