stanford-oval/wikipedia huggingface dataset:
Ponte di Piave

| Ponte di Piave |
| --- | --- |
Komün
Ülke: İtalya
Bölge: Veneto
İl: Treviso ili
Yüzölçümü
 • Toplam: 32.44 km²
Rakım: 12 m
Nüfus (1 Ocak 2018)
 • Toplam: 8.352
 • Yoğunluk: 260/km²
Zaman dilimi: UTC+01.00 (OAS)
 • Yaz (YSU): UTC+02.00 (OAYS)
Ponte di Piave İtalya'nın Veneto bölgesne bağlı Treviso ilinde bulunan bir komündür. Komünün nüfusu 1 Ocak 2018 tarihi itibarıyla 8,352'dir.
| g t Treviso ili - Veneto  |
| --- | --- |
Komünler:  Altivole  Arcade  Asolo*Borso del Grappa  Breda di Piave*Caerano di San Marco  Cappella Maggiore*Carbonera  Casale sul Sile  Casier*Castelcucco*Castelfranco Veneto  Castello di Godego  Cavaso del Tomba*Cessalto*Chiarano  Cimadolmo  Cison di Valmarino  Codognè  Colle Umberto  Conegliano  Cordignano  Cornuda  Crespano del Grappa  Crocetta del Montello  Farra di Soligo  Follina  Fontanelle  Fonte  Fregona  Gaiarine  Giavera del Montello  Godega di Sant'Urbano  Gorgo al Monticano  Istrana  Loria  Mansuè  Mareno di Piave  Maser  Maserada sul Piave  Meduna di Livenza  Miane  Mogliano Veneto  Monastier di Treviso  Monfumo  Montebelluna  Morgano  Moriago della Battaglia  Motta di Livenza  Nervesa della Battaglia  Oderzo  Ormelle  Orsago  Paderno del Grappa  Paese  Pederobba  Pieve di Soligo  Ponte di Piave  Ponzano Veneto  Portobuffolé  Possagno  Povegliano  Preganziol  Quinto di Treviso  Refrontolo  Resana  Revine Lago  Riese Pio X  Roncade  Salgareda  San Biagio di Callalta  San Fior  San Pietro di Feletto  San Polo di Piave  San Vendemiano  San Zenone degli Ezzelini  Santa Lucia di Piave  Sarmede  Segusino  Sernaglia della Battaglia  Silea  Spresiano  Susegana  Tarzo  Trevignano  Treviso  Valdobbiadene  Vazzola  Vedelago  Vidor  Villorba  Vittorio Veneto  Volpago del Montello  Zenson di Piave  Zero Branco 
| --- | --- |
Otorite kontrolü :  LCCN: n98075829  MusicBrainz: a8067cd3-98c4-442a-af8e-3601f859c23f  NLI: 987007537929905171  VIAF: 157286152   WorldCat (LCCN): n98-075829
Pontebba

Pontebba, İtalya'nın Friuli-Venezia Giulia bölgesinde bulunan Udine iline bağlı bir şehirdir. Trieste'nin 100 km. kuzeybatısında, Udine'nin ise 50 km. kuzeyinde bulunur. 
2004 yılı sayımlarına göre nüfusu 1,683 kişidir.
Romans

Başlığın diğer anlamları için Roman (anlam ayrımı) sayfasına bakınız.
Romans, özellikle Orta Çağ şövalyelik sistemini anlatışıyla karakterize olmuş bir edebiyat türü. 12. yüzyıl Fransası'nda ortaya çıkmıştır. Benzer tarzda yazılmış öncülü eserler de bazen aynı isimle anılsa da (Antik Yunan romansı vb.) ayrı bir tür olarak romans, Akitanya düşesi Eleanor'un aristokratik çevresinde ortaya çıkmıştır.
Etimoloji

Eski Fransızcadaki romanz sözcüğü "halk ağzı" anlamına geliyordu. Fransızcaya Latince Romanice (Roma halkı ağzı) sözcüğünden geçmişti. Romanice ile yazılmış eserler, edebî Latince ile yazılmış eserlerden avam dili olmaları yönüyle farklıydı. Sözcük zamanla Fransızcada anlam kaymasına uğradı ve tür anlamında kullanılmaya başlandı. Bu nedenle günümüzde dahi adında romanz sözcüğü geçen 1155 tarihli Li Romanz de Brut ve anonim Li Romanz d'Enéas gibi bazı eski eserlerde bu sözcüğün "Fransız versiyonu" mu yoksa sadece "hikâye" anlamında mı kullanıldığı tam olarak ayırt edilemez. Zamanla hikâye anlamı yayıldı ve modern Fransızcada roman sözcüğü bugün anladığımız şekilde (konusu ne olursa olsun) roman anlamında kullanılmaya başlandı. Türkçedeki roman sözcüğü de Fransızcadan geçmedir.
Otomatik özetleme

Otomatik özetleme, yapay zekâ ve doğal dil işleme tekniklerini kullanarak metinlerin ana fikirlerini ve önemli bilgilerini otomatik olarak çıkarma ve kısaltma işlemidir. Bu işlem, insan müdahalesi olmadan metnin özünü yakalayan kısa ve öz bir özet oluşturmayı amaçlar.
Uzun metinlerin hızlı bir şekilde özetlenmesi: Makaleler, haberler, raporlar veya kitaplar gibi uzun metinlerin içeriğini hızlı bir şekilde anlamak için kullanılabilir.
Bilgi arama ve tarama: İnternette bilgi ararken veya büyük miktarda metin tararken, otomatik özetleme, alakalı bilgileri hızla belirlemenize yardımcı olabilir.
Makine çevirisi: Metinleri bir dilden diğerine çevirirken, otomatik özetleme, çevirinin daha doğru ve akıcı olmasını sağlayabilir.
Eğitim ve öğretim: Öğrencilerin metinlerin ana fikirlerini kavramasına yardımcı olmak ve kritik düşünme becerilerini geliştirmek için kullanılabilir.
Otomatik özetleme, hâlâ gelişmekte olan bir alandır, ancak metinlerle etkileşimde devrim yaratma potansiyeline sahiptir.
Mekanizma

Otomatik özetleme araçları, metnin anahtar kelimelerini, anahtar cümlelerini ve ana fikirlerini belirlemek için istatistiksel ve dilbilgisi modellerini kullanır. Bunu yapmak için aşağıdaki adımları izlerler:
Metni Parçalama: Metin, cümleler veya paragraflar gibi daha küçük birimlere bölünür.
Önemli Kelimeleri ve Cümleleri Belirleme: Her bir birimdeki kelimelerin ve cümlelerin önemi, istatistiksel ve dilbilgisi analizler kullanılarak hesaplanır.
Ana Fikri Belirleme: Metnin ana fikrini temsil eden kelimeler ve cümleler belirlenir.
Özet Oluşturma: Belirlenen kelimeler ve cümleler kullanılarak metnin özünü yansıtan kısa bir özet oluşturulur.
Yaklaşımlar

Otomatik özetlemede iki genel yaklaşım vardır: çıkarma ve soyutlamadır .
Yaklaşımlar > Çıkarma tabanlı özetleme

Burada içerik orijinal verilerden çıkarılır ancak çıkarılan içerik hiçbir şekilde değiştirilmez. Çıkarılan içeriğe örnek olarak, bir metin belgesini "etiketlemek" veya dizine eklemek için kullanılabilecek anahtar ifadeler veya yukarıda belirtildiği gibi toplu olarak bir özet ve temsili görseller veya video bölümleri içeren anahtar cümleler (başlıklar dahil) dahildir. Metin için çıkarma, özetin (varsa), başlıklar ve alt başlıklar, şekiller, bir bölümün ilk ve son paragrafları ve isteğe bağlı olarak bir paragraftaki ilk ve son cümlelerin seçim yapılmadan önce okunduğu tarama işlemine benzer. belgenin tamamını ayrıntılı olarak okumak için.  Klinik uygunluk (hasta/problem, müdahale ve sonuç dahil) açısından metnin anahtar dizilerini içeren diğer çıkarma örnekleri.
Yaklaşımlar > Soyutlama temelli özetleme

Soyutlama yöntemleri orijinal metinde bulunmayan yeni metinler üretir.  Bu esas olarak metin için uygulanmıştır. Soyutlayıcı yöntemler, orijinal içeriğin içsel bir anlamsal temsilini (genellikle dil modeli olarak adlandırılır) oluşturur ve daha sonra bu temsili, bir insanın ifade edebileceğine daha yakın bir özet oluşturmak için kullanır. Soyutlama, bir metni ayıklamadan daha güçlü bir şekilde yoğunlaştırmak için kaynak belgenin bölümlerini başka sözcüklerle ifade ederek çıkarılan içeriği dönüştürebilir . Bununla birlikte, bu tür bir dönüşüm, hem doğal dil işlemeyi hem de orijinal belgenin özel bir bilgi alanıyla ilgili olduğu durumlarda genellikle orijinal metnin alanının derinlemesine anlaşılmasını gerektirdiğinden, hesaplama açısından çıkarma işleminden çok daha zordur . "Başka sözcüklerle ifade etme"nin resimlere ve videolara uygulanması daha da zordur, bu nedenle çoğu özetleme sistemi çıkarımcıdır.
Yaklaşımlar > Destekli özetleme

Daha yüksek özetleme kalitesini hedefleyen yaklaşımlar, yazılım ve insan çabasının birleşimine dayanır. Makine Destekli İnsan Özetlemesinde, çıkarım teknikleri dahil edilmeye aday pasajları (insanın metin eklediği veya çıkardığı) vurgular. İnsan Destekli Makine Özetlemesinde, Google Çeviri tarafından otomatik çeviri çıktısının düzenlenmesiyle aynı şekilde, insan tarafından gerçekleştirilen son işlemler yazılım çıktısı.
Özetlemeye yönelik uygulamalar ve sistemler

Özetleme programının neye odaklandığına bağlı olarak genel olarak iki tür çıkarımsal özetleme görevi vardır. Bunlardan ilki, koleksiyonun genel bir özetini veya özetini elde etmeye odaklanan genel özetlemedir (belgeler, resim kümeleri, videolar, haberler vb.). İkincisi, sorguya özgü nesneleri özetleyen, bazen sorgu tabanlı özetleme olarak da adlandırılan sorguyla ilgili özetlemedir . Özetleme sistemleri, kullanıcının ihtiyacına bağlı olarak hem sorguyla ilgili metin özetleri hem de makine tarafından oluşturulan genel özetler oluşturabilir.
Özetleme probleminin bir örneği, belirli bir belgeden otomatik olarak bir özet üretmeye çalışan belge özetlemedir. Bazen birileri tek bir kaynak belgeden özet oluşturmak isteyebilir, bazıları ise birden fazla kaynak belge kullanabilir (örneğin, aynı konudaki bir makale kümesi ). Bu soruna çoklu belge özetleme adı verilir . İlgili bir uygulama haber makalelerini özetlemektir. Belirli bir konudaki haber makalelerini (web'den) otomatik olarak bir araya getiren ve en son haberleri kısa ve öz bir şekilde özet olarak sunan bir sistem hayal edin.
Görüntü toplama özetleme, otomatik özetlemenin başka bir uygulama örneğidir. Daha geniş bir görüntü kümesinden temsili bir görüntü kümesinin seçilmesinden oluşur.  Bu bağlamda bir özet, bir görüntü koleksiyonu araştırma sistemindeki sonuçların en temsili görüntülerini göstermek için kullanışlıdır . Video özetleme, sistemin otomatik olarak uzun bir videonun fragmanını oluşturduğu ilgili bir alandır. Bunun aynı zamanda tüketici veya kişisel videolarda sıkıcı veya tekrarlayan eylemleri atlamak isteyebileceğiniz uygulamaları da vardır. Benzer şekilde, gözetleme videolarında, çekilen tüm sıkıcı ve gereksiz kareler göz ardı edilirken, önemli ve şüpheli etkinliklerin çıkarılması istenebilir.
Özetleme algoritmaları çok yüksek düzeyde, tüm kümenin bilgisini kapsayan nesnelerin alt kümelerini (cümle kümesi veya görüntü kümesi gibi) bulmaya çalışır. Buna çekirdek küme de denir . Bu algoritmalar çeşitlilik, kapsam, bilgi ve özetin temsil edilebilirliği gibi kavramları modeller. Sorgu tabanlı özetleme teknikleri, ayrıca özetin sorguyla ilgisine yönelik model oluşturur. Özetleme problemlerini doğal olarak modelleyen bazı teknikler ve algoritmalar TextRank ve PageRank, Alt modüler küme işlevi, Belirleyici nokta işlemi, maksimum marjinal alaka (MMR) vb.'dir.
Faydaları

Uzun metinleri hızlı bir şekilde özetleyerek, önemli bilgileri anlamak için gereken süreyi önemli ölçüde azaltır.
İnternette bilgi ararken veya büyük miktarda metin tararken, otomatik özetleme, alakalı bilgileri hızla belirlemenize yardımcı olabilir.
Metnin ana fikirlerini ve önemli bilgilerini açıkça sunarak, metnin daha iyi anlaşılmasını sağlar.
Metinleri bir dilden diğerine çevirirken, otomatik özetleme, çevirinin daha doğru ve akıcı olmasını sağlayabilir.
Öğrencilerin metinlerin ana fikirlerini kavramasına yardımcı olmak ve eleştirel düşünme becerilerini geliştirmek için kullanılabilir.
Kullanım alanları

Otomatik özetleme, farklı alanlarda birçok uygulamaya sahiptir:
Haberler ve Makaleler: Haberlerin ve makalelerin ana fikirlerini hızlı bir şekilde öğrenmek için kullanılabilir.
Akademik Araştırmalar: Araştırma makalelerinin ve bilimsel çalışmaların özetlerini oluşturmak için kullanılabilir.
Hukuki Belgeler: Sözleşmelerin ve yasal metinlerin özetlerini oluşturmak için kullanılabilir.
Teknik Dokümantasyon: Kullanım kılavuzları ve teknik el kitaplarının özetlerini oluşturmak için kullanılabilir.
E-posta ve Sohbetler: Uzun e-posta ve sohbet geçmişlerini özetlemek için kullanılabilir.
Ticari ürünler

2022'de Google Dokümanlar otomatik bir özetleme özelliği yayınladı.
Ticari ürünler > Anahtar kelime çıkarma

Görev şudur. Size bir dergi makalesi gibi bir metin veriliyor ve metinde tartışılan ana konuları kapsayan bir anahtar kelime veya anahtar kelime öbeği listesi oluşturmanız gerekiyor.  Araştırma makaleleri söz konusu olduğunda, çoğu yazar manuel olarak atanan anahtar sözcükleri sağlar, ancak çoğu metinde önceden var olan anahtar sözcükler eksiktir. Örneğin, haber makalelerine nadiren anahtar sözcükler eklenir, ancak aşağıda tartışılan bazı uygulamalar için bunu otomatik olarak yapabilmek yararlı olacaktır. Bir haber makalesindeki örnek metni düşünün:
"Başkan Bush'un New Orleans'ı 2006 kasırga sezonunun başlangıcında koruma sözünü yerine getirmek için acele eden Ordu Mühendisler Birliği, kendi uzmanlarının bir fırtına sırasında ekipmanın arızalanabileceği yönündeki uyarılarına rağmen geçen yıl arızalı su baskını kontrol pompaları kurdu. Associated Press tarafından elde edilen belgelere".
Bir anahtar sözcük çıkarıcı, anahtar sözcükler olarak "Ordu Mühendisler Birliği", "Başkan Bush", "New Orleans" ve "kusurlu taşkın kontrol pompaları"nı seçebilir. Bunlar doğrudan metinden alınmıştır. Bunun tersine, soyutlayıcı bir anahtar sözcük sistemi, bir şekilde içeriği içselleştirecek ve metinde görünmeyen, ancak "siyasi ihmal" veya "selden yetersiz korunma" gibi bir insanın üretebileceğine daha çok benzeyen anahtar sözcükler üretecektir. Soyutlama, metnin derinlemesine anlaşılmasını gerektirir ve bu da bilgisayar sistemi için işi zorlaştırır. Anahtar sözcüklerin birçok uygulaması vardır. Kısa bir özet sağlayarak belge taramayı etkinleştirebilir, bilgi alımını geliştirebilir (eğer belgelere atanmış anahtar sözcükler varsa, kullanıcı tam metin aramasından daha güvenilir sonuçlar elde etmek için anahtar sözcükle arama yapabilir ) ve büyük bir dizin girişi oluşturmada kullanılabilir. metin külliyatı.
Farklı literatüre ve anahtar terimlerin, kelimelerin veya ifadelerin tanımına bağlı olarak, anahtar kelime çıkarma oldukça alakalı bir konudur.
Ticari ürünler > Belge özetleme

Anahtar sözcük çıkarma gibi, belge özetleme de bir metnin özünü tanımlamayı amaçlar. Tek gerçek fark, artık daha büyük metin birimleriyle (sözcükler ve ifadeler yerine tam cümleler) uğraşıyor olmamızdır.
Ticari ürünler > Belge özetleme > Denetimli öğrenme yaklaşımları

Denetimli metin özetleme, denetimli anahtar sözcük çıkarmaya çok benzer. Temel olarak, eğer bir belge koleksiyonunuz ve bunlar için insanlar tarafından oluşturulmuş özetleriniz varsa, onları özete dahil edilmek için iyi adaylar haline getiren cümlelerin özelliklerini öğrenebilirsiniz. Özellikler, belgedeki konumu (örneğin, ilk birkaç cümle muhtemelen önemlidir), cümledeki kelime sayısını vb. içerebilir. Denetimli çıkarımlı özetlemedeki temel zorluk, bilinen özetlerin, cümleler çıkarılarak manuel olarak oluşturulmasının gerekmesidir. Orijinal bir eğitim belgesindeki cümleler "özetle" veya "özetle değil" olarak etiketlenebilir. İnsanların özet oluşturma şekli genellikle bu değildir; bu nedenle yalnızca dergi özetlerini veya mevcut özetleri kullanmak genellikle yeterli değildir. Bu özetlerdeki cümlelerin orijinal metindeki cümlelerle tam olarak eşleşmesi gerekmediğinden, eğitim için örneklere etiket atamak zor olacaktır. Bununla birlikte, ROUGE-1 değerlendirmesi yalnızca unigramları dikkate aldığından, bu doğal özetlerin değerlendirme amacıyla hala kullanılabileceğini unutmayın.
Ticari ürünler > Belge özetleme > Maksimum entropi tabanlı özetleme

DUC 2001 ve 2002 değerlendirme çalıştayları sırasında TNO, haber alanında çoklu belge özetleme için bir cümle çıkarma sistemi geliştirdi. Sistem, belirginliği modellemek için Naive Bayes sınıflandırıcısını ve istatistiksel dil modellerini kullanan hibrit bir sisteme dayanıyordu . Sistem iyi sonuçlar vermesine rağmen araştırmacılar, ME'nin özellik bağımlılıklarına karşı dayanıklı olduğu bilindiğinden, toplantı özetleme görevi için maksimum entropi (ME) sınıflandırıcısının etkinliğini araştırmak istediler . Maksimum entropi, yayın haber alanında özetleme amacıyla da başarıyla uygulanmıştır.
Ticari ürünler > Belge özetleme > Uyarlanabilir özetleme

Umut verici bir yaklaşım uyarlanabilir belge/metin özetlemedir.  Öncelikle metin türünün tanınmasını ve ardından bu tür için optimize edilmiş özetleme algoritmalarının uygulanmasını içerir. Böyle bir yazılım oluşturuldu.
Ticari ürünler > Belge özetleme > TextRank ve LexRank > Çeşitlilik

Çok belgeli çıkarımsal özetleme bir fazlalık sorunuyla karşı karşıyadır. İdeal olarak, hem "merkezi" (yani ana fikirleri içeren) hem de "farklı" (yani birbirlerinden farklı) cümleleri çıkarmak istiyoruz. Örneğin, bir olayla ilgili bir dizi haber makalesinde, her makalenin birçok benzer cümle içermesi muhtemeldir. Bu sorunu çözmek için LexRank, cümleleri sıralama sırasına göre ekleyen ancak özette zaten bulunan cümlelere çok benzeyen cümleleri atan buluşsal bir son işlem adımı uygular. Bu yönteme Çapraz Cümle Bilgi Gönderimi (CSIS) adı verilir. Bu yöntemler, cümlelerin okuyucuya başka benzer cümleleri "önerdiği" fikrine dayalı olarak çalışır. Bu nedenle, eğer bir cümle diğer birçok cümleye çok benziyorsa, bu muhtemelen büyük önem taşıyan bir cümle olacaktır. Önemi aynı zamanda onu "tavsiye eden" cümlelerin öneminden de kaynaklanmaktadır. Bu nedenle, üst sıralarda yer almak ve bir özette yer almak için, bir cümlenin birçok cümleye benzer olması ve aynı zamanda diğer birçok cümleye de benzemesi gerekir. Bu sezgisel bir anlam ifade eder ve algoritmaların rastgele yeni bir metne uygulanmasına olanak tanır. Yöntemler alandan bağımsızdır ve kolayca taşınabilir. Haber alanındaki önemli cümleleri gösteren özelliklerin biyomedikal alandakilerden oldukça farklı olabileceği düşünülebilir. Ancak denetimsiz "öneri"ye dayalı yaklaşım her alan için geçerlidir.
İlgili bir yöntem, Markov'u özümsemeye dayalı birleşik bir matematiksel çerçevede hem "merkeziliği" hem de "çeşitliliği" ele alan Page/Lex/TextRank gibi genel amaçlı grafik tabanlı bir sıralama algoritması kullanan Maksimal Marjinal Uygunluktur (MMR)  zincirleme rastgele yürüyüşler (belirli durumların yürüyüşü sonlandırdığı rastgele yürüyüş). Algoritmanın adı GRASSHOPPER'dır.  Sıralama sürecinde çeşitliliği açıkça teşvik etmenin yanı sıra, GRASSHOPPER bir ön sıralamayı da içermektedir (özetleme durumunda cümle konumuna göre).
Çoklu belge özetlemeye yönelik en son teknoloji sonuçları, alt modüler fonksiyonların karışımları kullanılarak elde edilir. Bu yöntemler, Belge Özetleme Corpora, DUC 04 - 07 için en gelişmiş sonuçları elde etmiştir.  DUC-04 için belirleyici nokta işlemlerinin (alt modüler fonksiyonların özel bir durumu olan) kullanılmasıyla benzer sonuçlara ulaşılmıştır.
Fazlalığı önleyen, çok dilli, çok belgeli özetlemeye yönelik yeni bir yöntem, her belgedeki her cümlenin anlamını temsil eden ideogramlar oluşturur, ardından ideogram şeklini ve konumunu karşılaştırarak benzerliği değerlendirir. Kelime sıklığı, eğitim veya ön işleme kullanmaz. Kullanıcı tarafından sağlanan iki parametre kullanır: eşdeğerlik (iki cümle ne zaman eşdeğer kabul edilir?) ve alaka düzeyi (istenen özet ne kadar uzunluktadır?).
Ticari ürünler > Özetleme için genel araçlar olarak alt modüler

Alt modüler küme fonksiyonu fikri son zamanlarda çeşitli özetleme problemleri için güçlü bir modelleme aracı olarak ortaya çıkmıştır. Alt modüler işlevler doğal olarak kapsam, bilgi, temsil ve çeşitlilik kavramlarını modeller . Ayrıca, alt modüler optimizasyonun özel örnekleri olarak birçok önemli kombinatoryal optimizasyon problemi ortaya çıkar. Örneğin, küme örtüsü problemi, küme örtüsü fonksiyonu alt modüler olduğundan, alt modüler optimizasyonun özel bir durumudur. Set cover işlevi, belirli bir kavram kümesini kapsayan nesnelerin bir alt kümesini bulmaya çalışır . Örneğin, belge özetlemede, özetin belgedeki tüm önemli ve ilgili kavramları kapsaması istenir. Bu set kapağının bir örneğidir. Benzer şekilde tesis yerleştirme problemi de alt modüler fonksiyonların özel bir durumudur. Tesis Konumu işlevi aynı zamanda doğal olarak kapsamı ve çeşitliliği de modeller. Alt modüler optimizasyon probleminin bir başka örneği, çeşitliliği modellemek için belirleyici nokta işleminin kullanılmasıdır . Benzer şekilde, Maksimum-Marjinal-Uyum prosedürü de alt modüler optimizasyonun bir örneği olarak görülebilir. Kapsamı, çeşitliliği ve bilgiyi teşvik eden tüm bu önemli modellerin tümü alt modülerdir. Üstelik alt modüler işlevler verimli bir şekilde birleştirilebilir ve sonuçta ortaya çıkan işlev hâlâ alt modülerdir. Dolayısıyla, çeşitliliği modelleyen bir alt modüler fonksiyon, kapsamı modelleyen ve soruna yönelik bir alt modüler fonksiyonun doğru modelini öğrenmek için insan denetimini kullanan bir diğeri birleştirilebilir.
Alt modüler fonksiyonlar özetleme için uygun problemler olsa da, optimizasyon için de oldukça etkili algoritmalara izin verirler. Örneğin, basit bir açgözlü algoritma sabit faktör garantisini kabul eder.  Üstelik açgözlü algoritmanın uygulanması son derece basittir ve büyük veri kümelerine ölçeklenebilir, bu da özetleme problemleri için çok önemlidir.
Alt modüler işlevler, neredeyse tüm özetleme sorunları için en son teknolojiyi yakalamıştır. Örneğin, Lin ve Bilmes, 2012  tarafından yapılan çalışma, alt modüler fonksiyonların belge özetleme için DUC-04, DUC-05, DUC-06 ve DUC-07 sistemlerinde bugüne kadarki en iyi sonuçları elde ettiğini göstermektedir. Benzer şekilde, Lin ve Bilmes, 2011,  tarafından yapılan çalışma, otomatik özetleme için mevcut birçok sistemin alt modüler fonksiyonların örnekleri olduğunu göstermektedir. Bu, özetleme sorunları için doğru modeller olarak alt modüler işlevlerin oluşturulmasında çığır açan bir sonuçtu.
Alt Modüler İşlevler ayrıca diğer özetleme görevleri için de kullanılmıştır. Tschiatschek ve diğerleri, 2014,  modüler fonksiyonların karışımlarının görüntü toplama özetlemesinde en gelişmiş sonuçları elde ettiğini göstermektedir. Benzer şekilde, Bairi ve diğerleri, 2015  çoklu belge konu hiyerarşilerini özetlemek için alt modüler işlevlerin faydasını göstermektedir. Alt Modüler İşlevler, makine öğrenimi veri kümelerini özetlemek için de başarıyla kullanılmıştır.
Ticari ürünler > Uygulamalar

Otomatik özetlemenin spesifik uygulamaları şunları içerir:
·   2011'de oluşturulan Reddit botu "autotldr"  , reddit gönderilerinin yorum bölümündeki haber makalelerini özetlemektedir. Özetlerine yüz binlerce kez olumlu oy veren reddit topluluğu tarafından çok faydalı olduğu görüldü.  Bu isim TL;DR'ye gönderme yapmaktadır - İnternet argosunda "çok uzun; okumadım".
·   Kaybedilen ayrıntı büyük değilse ve özet stil açısından girdiden yeterince farklıysa, ters stilometri özetlerden yararlanabilir.
Değerlendirme

Otomatik özetlerin bilgilendiriciliğini değerlendirmenin en yaygın yolu, bunları insan yapımı model özetlerle karşılaştırmaktır.
ve metinlerarası veya metin içi olabilir .
Değerlendirme > İçsel ve dışsal

İçsel değerlendirme özetleri doğrudan değerlendirirken, dışsal değerlendirme özetleme sisteminin başka bir görevin tamamlanmasını nasıl etkilediğini değerlendirir. İçsel değerlendirmeler esas olarak özetlerin tutarlılığını ve bilgilendiriciliğini değerlendirmiştir. Dışsal değerlendirmeler ise özetlemenin ilgi değerlendirmesi, okuduğunu anlama vb. görevler üzerindeki etkisini test etmiştir.