Automatinis apibendrinimas – tai kompiuterinės programos naudojimas kuriant teksto ar tekstų santrauką. Tai gali būti naudinga atliekant įvairius nustatymus, įskaitant dokumentų paiešką, švietimą ir tyrimus. Programos gali išspręsti šį iššūkį įvairiais būdais. Kompiuterių mokslininkai ir kiti mokslininkai, besidomintys natūralia kalba, ištyrė būdus, kaip sukurti automatinio apibendrinimo programinę įrangą, kuri pagerintų tokios programinės įrangos naudotojams teikiamų paslaugų kokybę.
Vienas iš automatinio apibendrinimo būdų apima greitą dokumento nuskaitymą, siekiant nustatyti svarbiausią informaciją. Programa mokosi, kaip rasti svarbų turinį žiūrint į formuluotę, kontekstą ir pateikimą. Jis gali ieškoti medžiagos, pvz., santraukos laboratorijos ataskaitoje arba pirmosios eilutės apibrėžimo enciklopedijos straipsnyje. Tada jis gali iškelti pagrindinius sakinius ir panaudoti juos santraukai sukurti, pateikdamas šias kopijas, kaip matyti daugelyje paieškos sistemų.
Sudėtingesnis požiūris yra tikrasis abstrakčio kūrimas. Tokiu atveju kompiuterinė programa peržiūri tekstą, susintetina informaciją ir pateikia vartotojui sutrumpintą variantą. Šio tipo automatiniam apibendrinimui reikalingas pažangesnis programavimas. Kompiuteris turi ne tik surasti svarbiausią informaciją, bet ir pateikti ją nauja formuluote vartotojo naudai.
Kaip paieškos įrankis, automatinis apibendrinimas gali būti labai vertingas. Daugelis interneto vartotojų naudojasi greitomis ištraukomis, pateiktomis paieškos rezultatų sąraše, pavyzdžiui, norėdami nustatyti, kurie straipsniai atitinka jų poreikius. Šių ištraukų nuskaitymas gali padėti vartotojui nuspręsti, ar spustelėti nuorodą. Santraukos gali būti naudingos žmonėms, pavyzdžiui, tyrėjams, kurie nori greitai apžvelgti diskusiją tam tikra tema. Jei tam tikra santrauka yra ypač įdomi, jie gali spustelėti ir perskaityti visą kūrinį.
Pritaikoma programinė įranga gali išmokti automatiškai apibendrinant. Skaitytojas gali įvertinti santraukas pagal tai, kiek jos naudingos ir ar tiksliai perteikia šaltinio teksto informaciją. Tai leidžia programai nustatyti, kur ji galėjo suklysti. Ji gali naudoti šią informaciją, kad ateityje pagerintų rezultatų kokybę ir tikslumą. Kūrėjai, kurie domisi automatiniu apibendrinimu, gali užsiimti tokia veikla, kaip eksperimentai, siekiant supriešinti žmones ir mašinas, kad pamatytų, kuris iš jų gali sudaryti tinkamiausias tekstų santraukas.