**استخراج الجملة** هي تقنية تستخدم للتلخيص التلقائي. في هذا النهج السطحي، تستخدم الاستدلالات الإحصائية للتعرف على أبرز الجمل من النصوص. استخراج الجمل هو نهج منخفض التكلفة مقارنة مع الطرق الأكثر تعمقا في استخدام المعرفة مزيد من المعرفة المكثفة والتي بالتالي تتطلب قواعد معرفة إضافية مثل التجميعات أو الانتولوجيات (ontologies) أو المعرفة اللغوية. باختصار «استخراج الجملة» يعمل كعامل تصفية يسمح للجمل الهامة فقط بأن تمر.

أما الجانب السلبي الرئيسي لتطبيق تقنيات استخراج الجملة لمهمة التلخيص هو فقدان التماسك في الملخص الناتج عن العملية. ومع ذلك، يمكن لملخصات استخلاص الجملة ان تعطي معلومات قيمة عن النقاط الرئيسية في الوثيقة وغالبا ما تكون واضح بما فيه الكفاية للبشر ان تقرأه.

إجراء
-----

عادة، يتم استخدام مزيج من القواعد التجريبية لتحديد أهم الجمل في الوثيقة. كل قاعد تجريبية تخصص مجموعة من النقاط (إيجابية أو سلبية) إلى الجملة. بعد تطبيق جميع القواعد التجريبية، الجملة ذات أعلى نقاط يتم تضمينها في الملخص. القواعد التجريبية الفردية ترجح وفقا لأهميتها.

### النهج المبكر وبعض القواعد التجريبية العينية

أوراق الأصيلة التي وضعت الأسس للعديد من التقنيات المستخدمة اليوم قد نشرت بواسطة إتش بي لوهان في عام 1958
 وإتش بي ادموندسون في عام 1969.

اقترح لوهن ان يرجح الجمل في بداية الوثيقة أو القرة أكثر من غيرها.أما ادموندسون فقد شدد على أهمية الكلمات العنوانية للتلخيص وكان أول من استخدم قوائم كلمات التوقيف لتصفية الكلمات غير المفيدة ذات المحتوى الدلالي المنخفضة (على سبيل المثال أكثر الكلمات النحوية مثل «عن»، «من»، «في»). كذلك ميز أيضا بين الكلمات الزائدة والكلمات الاصلية للجملة، أي الكلمات التي تحدث على الأرجح مع المعلومات المهمة (مثال على ذلك كلمة «جسيم») أو المعلومات غير المهمة. ان فكرتة في استخدام الكلمات المفتاحية -الكلمات التي تحدث بشكل ملحوظ في كثير من الأحيان في الوثيقة- لا تزال واحدة من من القواعد التجريبية الجوهرية للأنظمة التي تستخدم في التلخيص هذه الأيام. مع توافر الذخائر اللغوية الكبيرة هذه الأيام، فأن القيمة (تي اف-اي دي دف) الذي نشأ من علم استرجاع المعلومات، يمكن تطبيقها واستخدامها بنجاح لتحديد الكلمات المفتاحية التي في نص: إذا كان على سبيل المثال كلمة «القط» تحدث بشكل ملحوظ في كثير من الأحيان في النص الذي يتم تلخيصه (tf == تكرار النص) أكثر من سائر الذخيرة (IDF == «معكوس تردد الوثيقة»؛ هنا الوثيقة تعني الذخيرة)، فبالتالي تكون كلمة «القط» من المرجح أن تكون كلمة هامة في النص -النص قد يكون في الواقع نص عن القطط.

المراجع
-------

1. ↑  H. P. Luhn (1958). "The Automatic Creation of Literature Abstracts" (PDF). *IBM Journal*: 159–165. مؤرشف من الأصل (PDF) في 10 يوليو 2007. اطلع عليه بتاريخ أغسطس 2020. `{{استشهاد بدورية محكمة}}`: تحقق من التاريخ في: `|تاريخ الوصول=` (مساعدة)
2. ↑  H. P. Edmundson (1969). "New Methods in Automatic Extracting" (PDF). *Journal of the ACM*. ج. 16 ع. 2: 264–285. DOI:10.1145/321510.321519. مؤرشف من الأصل (PDF) في 2019-11-10.

| * ع
* ن
* ت
معالجة اللغات الطبيعية |
| --- |
| مواضيع عامة | 
* أصول نصية
* Speech corpus
* استبعاد الكلمات الشائعة
* Bag-of-words
* ذكاء اصطناعي مثالي
* n-gram (Bigram، Trigram)

 |
| تنقيب في النصوص | 
* تجزئة النص
* تصنيف أقسام الكلام
* Text chunking
* Compound term processing
* Collocation extraction
* تشذيب
* Lemmatisation
* Named-entity recognition
* Coreference resolution
* تحليل المشاعر
* Concept mining
* تجزئة
* فك التباس دلالة الكلمة
* Terminology extraction
* Truecasing

 |
| التلخيص التلقائي | 
* Multi-document summarization
* استخراج الجمل
* Text simplification

 |
| ترجمة آلية | 
* ترجمة بمساعدة الحاسوب
* Example-based
* Rule-based

 |
| التعريف التلقائي للبيانات وجمعهاالتعريف التلقائي للبيانات وجمعها | 
* تعرف على الكلام
* تصنيع صوتي
* تعرف ضوئي على الرموز
* توليد اللغات الطبيعية

 |
| Topic model | 
* Pachinko allocation
* Latent Dirichlet allocation
* Latent semantic analysis

 |
| المراجعة بمساعدة الحاسوب | 
* Automated essay scoring
* Concordancer
* مدقق نحوي
* النص التنبؤي
* مدقق إملائي
* Syntax guessing

 |
| Natural languageuser interface | 
* Automated online assistant
* روبوت الدردشة
* أدب تفاعلي
* Question answering

 |
| مكتبات برمجية | 
* أن أل تي كاي (NLTK)
* ساي كيت ليرن (scikit-learn)

 |

* أيقونة بوابةبوابة لسانيات