Enhancing Technical Documentation through Intelligent Text Summarization Techniques
Notice bibliographique
Résumé
In an era of fast digital transformation, technical documentation is more important than ever in aiding user knowledge, upkeep of systems, and operational efficiency across a variety of organizations. However, the ever-growing complexity of software platforms, enterprise applications, and IT infrastructures has resulted in a massive amount of technical content that is challenging to navigate and time-consuming to comprehend. Users, including developers, executives, end users, and support engineers, deserve accurate and easily accessible documentation. This study investigates the use of text summarizing techniques in technical documentation workflows to address the issues and improve the overall quality, usability, and efficacy of such content. Text Summarization (TS) entails condensing extensive text into brief forms while preserving its basic meaning. In technical documentation, this feature promotes faster information extraction, comprehension, and user engagement. The study defines two main summary techniques—extractive and abstractive—and assesses their efficacy in a documentation setting. Extractive summarization extracts essential lines or phrases straight from the source material while keeping the underlying structure and vocabulary, which is especially useful in circumstances that need technical precision. In contrast, abstractive summarization paraphrases and rewrites the text in a more reduced manner, resulting in greater fluidity and readability. This study proposes a hybrid model that combines these approaches to achieve a balance of clarity and accuracy. The process involves integrating traditional and transformer-based models like BERT, T5, and PEGASUS to technical documentation datasets. Using supervised fine-tuning and domain-specific corpora, the models are trained to provide summaries that are suited to different user needs. Finally, using text summarizing algorithms in technical documentation is a significant step toward more efficient, userfriendly, and intelligent content delivery. This study establishes the groundwork for creating adaptable documentation systems that match the changing needs of current users.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,003 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».