語義曖昧性解消やセマンティック一般化に加えて、抽象的テキストサマリゼーションの性能向上に有効な技術的アプローチとして以下のものが考えられます。
文脈理解の強化:
テキスト内の文脈をより深く理解するために、文間の関係性や情報の連携を考慮したモデルの構築が重要です。これにより、より適切なサマリーが生成される可能性があります。
知識グラフの活用:
テキスト内のエンティティや関係性を表す知識グラフを活用することで、サマリゼーションの精度や内容の豊富さを向上させることができます。
多視点からの情報統合:
複数の情報源や視点からの情報を統合することで、より包括的で多角的なサマリーを生成することが可能です。異なる情報源を網羅的に考慮することで、サマリゼーションの質を向上させることができます。
ドメイン適応の検討:
特定のドメインやジャンルに特化したモデルの構築や、ドメイン適応の手法を導入することで、異なるコンテキストにおいても高い性能を維持することが可能です。
これらの技術的アプローチを組み合わせることで、抽象的テキストサマリゼーションの性能向上に効果的に貢献することができます。新たな手法やアルゴリズムの導入により、より高度なサマリゼーションが実現される可能性があります。