Resumen de texto

Trabajar con Hugging Face

Jacob H. Marquez

Lead Data Engineer

¿Qué es el resumen?

Texto largo

Extractivo vs. abstractivo

Extractivo:

$$ ✅ Selecciona oraciones clave del texto

$$ ✅ Eficiente; requiere menos recursos

$$ ❌ Menos flexible; puede ser poco cohesivo

Abstractivo:

$$ ✅ Genera texto nuevo y parafraseado

$$ ✅ Más claro y legible

$$ ❌ Requiere más recursos y procesamiento

Casos de uso del resumen extractivo

📑 Documentos legales: resalta cláusulas clave

💰 Investigación financiera: extrae insights

Documentos legales

Investigación financiera

Casos de uso del resumen abstractivo

Artículos de noticias

Recomendaciones de contenido.jpg

📰 Artículos de noticias: crea resúmenes breves

$$ $$

📍 Recomendaciones de contenido: genera descripciones atractivas

Resumen extractivo en acción

from transformers import pipeline

# Load the extractive summarization pipeline
summarizer = pipeline("summarization", model="nyamuda/extractive-summarization")

text = "This is my really large text about Data Science..."
summary_text = summarizer(text)

print(summary_text[0]['summary_text'])

"data science is a field that combines mathematics, statistics...."

Resumen abstractivo en acción

from transformers import pipeline

# Load the abstractive summarization pipeline
summarizer = pipeline("summarization", model="sshleifer/distilbart-cnn-12-6")


text = "This is my really large text about Data Science..."
summary_text = summarizer(text)
print(summary_text[0]['summary_text'])

"The global data science platform market is projected
 is projected to reach $140.9 billion by 2025..."

Parámetros para resumir

✅ min_new_tokens y max_new_tokens: controlan la longitud del resumen

summarizer = pipeline(task="summarization", min_new_tokens=10, max_new_tokens=150)

¡Vamos a practicar!

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