# Streszczanie przez wybór najważniejszych zdań

EN: **Extractive summarisation** · id `extractivesumm` · aliases: extractive summarization, extractive summarisation, sentence extraction, streszczanie ekstrakcyjne

Path: [AI Atlas](https://aiatlasgraph.com/llms.txt) › [Język, obraz, audio](https://aiatlasgraph.com/t/modalities.md) › [Język naturalny](https://aiatlasgraph.com/t/nlp.md) › [Streszczanie tekstu](https://aiatlasgraph.com/t/summarization.md) › Streszczanie przez wybór najważniejszych zdań

## Description

- PL: Tworzenie streszczenia z wybranych zdań lub fragmentów źródła, bez generowania nowego tekstu.
- EN: Building a summary from selected source sentences or spans, without generating new text.

## In one sentence

- PL: Program wybiera z tekstu kilka najważniejszych zdań i składa z nich skrót, niczego nie dopisując od siebie.
- EN: Software picks the few most important sentences from a text and joins them into a digest, adding nothing of its own.

## Problem it solves

- PL: Potrzebujesz krótkiej wersji tekstu, ale nie możesz ryzykować, że ktoś doda zdanie, którego w oryginale nie było.
- EN: You need a short version of a text but cannot risk anyone adding a sentence that wasn't in the original.

## What it does

- PL: Jak zakreślacz na marginesie: każde zdanie skrótu da się znaleźć słowo w słowo w oryginale.
- EN: Like a highlighter in the margin: every sentence of the digest can be found word for word in the original.

## Everyday example

- PL: Przegląd prasy dla zarządu pokazuje z każdego artykułu trzy wybrane, nienaruszone zdania.
- EN: A press digest for managers shows three chosen, unaltered sentences from each article.

## This concerns you if you…

- PL: potrzebujesz streszczenia wiernego co do słowa
- PL: pracujesz z tekstami prawnymi lub urzędowymi
- PL: chcesz szybko przejrzeć wiele artykułów
- EN: need a summary that is faithful word for word
- EN: work with legal or official texts
- EN: want to skim many articles quickly

## Keywords

TextRank · LexRank · BertSum · sentence scoring · maximal marginal relevance · ROUGE · CNN/DailyMail

## How it works

- PL: Każde zdanie dostaje wynik ważności — dawniej z grafu podobieństw (np. TextRank), dziś z enkodera dostrojonego jako klasyfikator zdań. Wybiera się najlepsze zdania w limicie długości, unikając powtórzeń, i układa w kolejności oryginału.
- EN: Each sentence gets an importance score — formerly from a similarity graph (e.g. TextRank), now from an encoder fine-tuned as a sentence classifier. The best sentences within a length limit are chosen, avoiding redundancy, and kept in original order.

## Limits

- PL: Wybrane zdania bywają powtarzalne i słabo się łączą, np. zaimki tracą swoje odniesienia. Nie da się skrócić pojedynczego zdania ani połączyć informacji z kilku miejsc.
- EN: Selected sentences can be redundant and read poorly together, e.g. pronouns lose their referents. It cannot shorten a single sentence or merge information from several places.

## Key terms

- PL: **TextRank**: Ranking zdań według ich powiązań z innymi zdaniami tekstu.
- PL: **redundancja**: Powtarzanie tej samej informacji w kilku wybranych zdaniach.
- PL: **ROUGE**: Miara pokrycia słów streszczenia ze streszczeniem wzorcowym.
- EN: **TextRank**: Ranking sentences by their links to other sentences in the text.
- EN: **redundancy**: Repeating the same information across selected sentences.
- EN: **ROUGE**: A measure of word overlap with a reference summary.

## Sources

- [A Systematic Survey of Text Summarization: From Statistical Methods to Large Language Models](<https://arxiv.org/abs/2406.11289>) `zhang-2024-summarization-survey` · by Haopeng Zhang, Philip S. Yu, Jiawei Zhang
- [Summarization (Hugging Face Tasks)](<https://huggingface.co/tasks/summarization>) `hf-task-summarization` · by Hugging Face

---

AI Atlas revision 122 (2026-10-30) · HTML: https://aiatlasgraph.com/t/extractivesumm · index: https://aiatlasgraph.com/llms.txt · everything: https://aiatlasgraph.com/llms-full.txt · updated 2026-10-30