في عالم معالجة اللغة الطبيعية، تُعتبر مهام تلخيص النصوص (Text Summarization) من أبرز التحديات التي تواجه الباحثين والمطورين. يعتمد الكثيرون على مجموعات بيانات ضخمة لدعم هذه المهام، ولكن تُظهر العديد من الدراسات أن أدوات التلخيص غالبًا ما تفتقر إلى الاستعلامات المدعومة.

هذا ما دفع الباحثين إلى طرح سؤالين رئيسيين: هل من الممكن توليد كلمات استعلام قائمة على الأدلة من مجموعات بيانات غير قائمة على الاستعلام؟ وهل تُساعد تلك الاستعلامات المدعومة في تحسين مهام تلخيص النصوص الموجهة؟

في إطار هذا البحث، تم تقديم نموذج قائم على الأدلة لتوليد استعلامات من مجموعات بيانات غير مدعومة بالاستعلامات. لتقييم فعالية النموذج، قام الباحثون بمقارنة التشابه بين الاستعلامات الأصلية والاستعلامات التي تم توليدها بواسطة النظام عبر مجموعتين من بيانات تلخيص النصوص.

علاوة على ذلك، تم إجراء مهام تلخيص باستخدام مجموعة متنوعة من النماذج المدربة مسبقًا، بما في ذلك نموذج تلخيص النصوص الموجهة الأكثر تطورًا. وقد أظهرت النتائج أن الملخصات الناتجة عن الاستعلامات القائمة على الأدلة حققت درجات ROUGE تنافسية مقارنة بتلك التي تم إنتاجها من الاستعلامات الأصلية.

تظهر هذه النتائج بشكل واضح أن تطوير استعلامات قائمة على الأدلة يمكن أن يُحدث تحولًا في كيفية أداء مهام تلخيص النصوص، مما يفتح آفاقًا جديدة للبحث والتطبيقات في هذا المجال.