当个人、小组或程序决定文档或文本中应包含或排除哪些信息时,就会发生内容确定。它与围绕文档结构的概念有关。它还与自然语言生成和计算语言学有关。每个研究领域都使用内容确定来检查信息的选择方式。
当考虑在文档或文本中放入什么内容时,编译器将进行研究或获得所有可用数据。内容确定涵盖了将这些信息缩减到最终文档中的方式。这是通过确定文本的角度或目标以及文本中与此相关的信息来实现的。
内容确定的第二个考虑因素是它的风格。这往往取决于目标受众的性质。受众的智力和对主题的熟悉程度将改变所传递信息的词汇密度和复杂性。例如,学者们倾向于发表比八卦杂志更密集的文章。其他考虑因素包括格式的大小,是一本书、一篇文章还是一条短信。
每个含量测定状态都由一个人完成。有研究者和作者,他们经常是,但不总是,同一个人,然后是编辑。每一级对与文本目标相关的内容都有自己的看法。计算语言学家和计算机工程师一直在寻找用计算机程序而不是依靠人类来复制这个系统的方法。
关于含量测定,计算机采用三种计算技术。“图式技术”是基于对书面文本的检查。它使用预先审查的文本作为基础,在制作的文本中包含哪些信息。“统计”方法根据大量常规统计数据自动确定内容。“显式推理”使用人工智能(AI)来检查和过滤信息。
内容确定的总体目标是了解文档是如何生成的,以便可以使用计算机进行复制。这样成功的结果将是一台计算机能够接收数据、过滤数据并生成最重要信息的摘要。计算机不仅将这些文件建立在信息的基础上,而且还将建立在所产生的文本目标的基础上。根据瓷器房理论,这可能意味着计算机能够理解数据,而不是复制和计算。。
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