Summarizer JS

Formål og brukerens intensjon: Verktøyet løser problemet med å omdanne lange tekster til konsentrerte sammendrag som fokuserer på innsikt. Det brukes av forfattere, forskere, studenter, redaktører og utviklere som leser artikler, rapporter, notater eller dokumentasjon og trenger rask, presis forståelse av kjernen. Målet er å redusere lesetiden samtidig som konteksten beholdes. Inndata er tekstblokker; utdata er kompakte sammendrag som passer for disposisjoner eller beslutninger. Kjerne-logikk og funksjoner: Krav inkluderer tekstinnlasting, en valgbar sammendningslengde (kort/mellom/lang) og valg mellom ekstraktiv og abstraktiv tilnærming. Avanserte alternativer inkluderer språkdeteksjon, flerspråklig støtte og håndtering av Markdown/ren tekst. Valgfrie funksjoner inkluderer eksport som ren tekst eller JSON og språkspesifikk finjustering. Systemet vektlegger trofasthet til nøkkelidéer og inneholder sikringer mot feiltolkninger. Inndata & utdata: Inndata består av tekst (streng, eksempel: en artikkel på 1.000–2.000 ord), valgfri mållengde og modus (extractive/abstractive). Utdata inkluderer en sammendragstekst og en lengdemåler (ordtelling). Validering avviser tom inndata og deler svært lange tekster inn i koherente seksjoner. Algoritmer og beregninger: Verktøyet bruker en totrinns tilnærming. I ekstraktiv modus vurderes setninger etter relevans basert på frekvens-signaler og grafbasert vurdering; abstrakt modus genererer parafraserte sammendrag med en lett JS-modell. Behandling skjer klient-side for personvern. Feil og kanttilfeller: Tom eller ikke-tekst input gir inget sammendrag; svært lange inndata kan deles inn i koherente seksjoner; språk som ikke støttes utløser engelsk fallback eller melding om språk ikke støttet; parse-feil gir et strukturert tomt resultat. Bransje/Region & Lokalisering: Hovedstøtte er engelsk; språkdeteksjon muliggjør grov håndtering av flere språk med vennlig fallback. Ingen valuta- eller region-spesifikk formatering kreves; lokalisering påvirker språk, ikke kjernen. Antagelser & unntak: Antagelsen er at inndata er kohærent naturlig språk; oversettelse eller sentimentanalyse gjøres ikke som standard; ikke en erstatning for menneskelig gjennomgang; håndterer ikke multimedia-filer direkte uten tekstuttrekk først.