La enorme cantidad de información que se puede encontrar en la actualidad gracias a los medios digitales online ha hecho necesaria la existencia de procesos para poder gestionarla y procesa. Uno de ellos es la sumarización automática de datos que permite obtener las partes claves de una información tomada de diversas fuentes.
Este tipo de herramientas se ha usado sobre todo en el ámbito académico donde tras realizar labores de digitalización de materiales se hizo necesario poder extraer grandes cantidades de información y presentarlo de manera más resumida. Sin embargo, este proceso ha saltado a otros sectores, como el empresarial, donde se ha convertido en un método para obtener una visión más analítica de los resultados obtenidos en los procesos productivos que ayude a definir la estrategia de negocio.
La sumarización automática de datos forma parte de las tecnologías más avanzadas de la actualidad como el aprendizaje automático o la minería de datos usado para algunas computadoras y que forma parte de las aplicaciones en la que se hace uso de la IA.
La sumarización de datos y su relación con el aprendizaje automático y la minería de datos
La ciencia de datos aplica varios procesos para gestionar la información y convertirla en conocimiento que tenga aplicaciones útiles.
Por ejemplo, la minería de datos puede encontrar similitudes en el funcionamiento de los datos en grandes cantidades de información con los que se pueden establecer patrones. Esto resulta especialmente útil para el sector empresarial para realizar predicciones sobre la productividad y tomar decisiones estratégicas en consecuencia.
Con el aprendizaje automático, los ordenadores pueden crear algoritmos y modelos que extraen de la información y que aplican para realizar determinadas tareas sin recibir instrucciones directas. De esta manera se pretende imitar la manera en el que el cerebro humano funciona y también es útil para identificar patrones y establecer predicciones
Tanto el aprendizaje automático como la minería de datos son partes fundamentales en el desarrollo actual de la tecnología relacionada con la inteligencia artificial.
En ambos procesos se usa la sumarización automática que es una proceso que toma una gran cantidad de datos y los muestra de manera resumida tomando siempre como referencia la información que resulta clave. Lo que hace es localizar un subconjunto de datos que sirva como representación de la totalidad.
Tipos de sumarización
Se pueden encontrar dos tipos de esta técnica de gestión de datos:
– Sumarización abstractiva. En este proceso se consigue un resumen en el que pueden aparecer términos y conceptos que no aparecen en la información original.
– Sumarización extractiva. Se toman todas las expresiones de la fuente original para realizar el resumen pertinente.
En ambos casos lo que se obtiene es una versión reducida con la que se hace más fácil manejar una cantidad de información mayor.
Sumarización de datos y gestión documental
En la gestión documental la sumarización de datos cumple con una misión muy importante: reducir documentos digitalizados o un grupo de ellos a una versión más reducida. La idea es conseguir un resumen que contenga la idea principal contenida en la fuente de la información.
Esta técnica cuenta con varias ventajas:
Los procesos de búsqueda de información son más fáciles de realizar.
Ayuda a tomar la decisión a un lector de si es necesario leer el documento al completo o no.
Localiza la información clave que es necesario conocer.
El resumen obtenido debe ser breve y no debe realizar ningún tipo de interpretación de la información. El documento resultante debe ser claro y congruente además de contener consistencia lingüística. Se pueden establecer varios niveles de profundidad para determinar el nivel de detalle que debe contener el resumen.
La sumarización automática es una clara herramienta que ayuda a mejorar la productividad, ya que puede realizar esta tarea de manera más rápida que los humanos. Por eso es muy usada por las empresas para acelerar sus procesos productivos y de toma de decisiones.
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