Metin Özetleme (Summarization)

Metin özetleme nedir?

Metin özetleme, uzun bir metni ana fikirlerini koruyarak kısaltma işi. Elinde 10 sayfalık bir rapor var ve sen onun özünü üç paragrafta istiyorsun — modelin yaptığı tam olarak bu. Amaç basit: bilgiyi kaybetmeden hacmi düşürmek.

İki temel yaklaşım var. Extractive •çıkarımcı• özetleme, metindeki en önemli cümleleri olduğu gibi seçip yan yana dizer; hiç yeni cümle yazmaz. Abstractive •üretimci• özetleme ise metni okuyup kendi kelimeleriyle yeniden yazar — tıpkı bir insanın "özetle anlat" dediğinde yapacağı gibi. Modern LLM'ler çoğunlukla abstractive çalışır.

Nasıl çalışır?

Abstractive özetlemede genellikle sequence-to-sequence mimarisi kullanılır: model girdi metnini bir encoder ile anlamlı bir temsile çevirir, decoder da bu temsilden yeni ve kısa bir metin üretir. T5, BART gibi modeller bu işte başarılı.

Modelin ne kadar iyi özetlediğini ölçmek için ROUGE metriği kullanılır. ROUGE, üretilen özet ile referans özet arasındaki kelime örtüşmesini sayar — ROUGE-1 tek kelimeleri, ROUGE-2 ardışık kelime çiftlerini karşılaştırır.

Neden önemli?

Bilgi her yerde ve kimsenin hepsini okuyacak vakti yok. Özetleme; haber akışından akademik makaleye, uzun e-posta zincirinden toplantı dökümüne kadar her yerde zamandan kazandırır. Araştırmacılar hangi makaleyi okuyacağına çoğu zaman özetine bakarak karar verir.

Burada asıl mesele doğruluk: abstractive modeller bazen metinde hiç geçmeyen bir detay uydurabilir (hallucination). O yüzden kritik içeriklerde özeti mutlaka kaynakla karşılaştır.

Kullanım alanları

• Uzun raporların ve makalelerin yönetici özetine indirgenmesi
• Haber ve blog içeriklerinin kısa bültenlere dönüştürülmesi
• Müşteri yorumlarının veya destek taleplerinin toplu özetlenmesi
• Toplantı ve video dökümlerinden aksiyon maddeleri çıkarma