URL을 흥미로운 소식 :http://feedproxy.google.com/~r/Techcrunch/~3/XE3kWwN6FNA/:
주의 지속 기간이 일 짧은 있으며, 일부는 심지어 웹이 현상을 도움이 안 말할 수 있습니다. 어쨌든, 시간은 돈이다, 사람들은 그들이 가진것에 시간을 극대화하기 위해보다 유용한 방법을 계속 찾고 있습니다. 많은 사람들이 긴 형태의 디지털 컨텐츠에 대한 약간의 내성 (또는 시간)을 가지고 있고, 우리는의 확산 보는 "TL, 드르"(너무 길어서; 읽으면 안)는 인터넷 국가를 소탕으로 사고합니다. 그리고, 140 문자 덩어리에서 제공 트위터, 컨텐츠에 중독들을위한 뭔가 속기를 표현하기 위해 선호하는 방법은 표준이고, 아니라면. (물론, 이모티콘 이외).
시간 절약. Trimit를 입력 Trimit가 있다 IOS를위한 0.99 센트 응용 프로그램 이 1,000, 500, 또는 140 문자 요약에 콘텐츠를 응축 수 있습니다. . 본질적 Trimit은 간결 synopses으로 모바일 장치에서 독서하는 모든 것들을 맞게하고 TXT 형태로 SMS, 이메일, 페이 스북, 트위터를 통해 이들을 공유하기위한 텍스트 자동 summarizer입니다 - 몇 번의 클릭만으로 모든.
그리고 이것은 매우 멋진 기능입니다 Trimit 그냥 장치를 흔들어하여 텍스트를 요약 수 있습니다 - 모바일 퍼즐의 반대 좋아. 더 이상 친구가 고양이에 대한 말로의 페이 스북 상태 업데이 트를 통해 스캔 할 것입니다, 단지 140 문자로 모든 감정을 압축하기 위해 휴대 전화를 흔들. 이건 그냥 응용 프로그램 저장소에 Trimit 특집 그것을 언급했듯이 확실히 애플은 역시 아이디어를 좋아하는 트위터에 .
당신의 브라우저에있는 애플 리케이션의 모든 혜택을받을 수 있도록 오늘날 Trimit도도 (현재 베타 버전이며, 일주일 안에 다운로드할 수있는) 웹 북마크를 발표했다. 웹 및 모바일 모두, 텍스트 직접 Trimit의 HTML 파싱 비밀 소스를 사용하여 응용 프로그램 내의 모든 URL 오른쪽에서 가져올 수 있습니다.
북마크는 트위터, 페이 스북, 링크드인,뿐만 아니라 맛있는에 대한 짧은 요약 URL 공유, 디그, Stumbleupon, 레딧 등 모바일과 같은 공유 기능 많은있다. 당신은 인쇄. txt 파일, 컴퓨터와 동기화, 그리고 summarizin '에서 얻을 수있는 다른 장치에서 가져오기 파일로 저장할 수 있습니다.
Trimit 설립자 닉 D' Aloisio 런던에 이식 15 세의 호주, 그가 나를 같은 때로 Trimit에 대한 영감은 어디서 온 것입니다 waffler, 약간의 수 있다고 말했다. 그리고 지금, 그의 팀은의 응용 프로그램과 북마크를 통해, 그는 이메일, 텍스트, 기사 및 블로그 pithiness을 가져, 그리고 Tweet을 구성, 모바일 데스크톱 문서의 양도에있어. (Trimit 대학에서 논문을 읽어야만 그 불쌍한 영혼을 위해 큰 도움이되었을 것입니다.)
요약 텍스트의 정신으로, 내가 여기를 잘라합니다. 하지만 독자들은 그것이 잘 작동하는지 여부를 말거나, 자동 요약이 작동하는 방법, 그리고이를만큼 호기심 수 있습니다. D' Aloisio은 응용 프로그램 뒤에 주스의 일부를 공유하고자했습니다, 그래서 여기 픽은. 당신은 자신과 같은 단어 바보 같면, 그냥 이렇게 있습니다.
알고리즘은 세 지정된 길이 중 하나에 텍스트의 요약을 만들 수 "추출"의 절차를 사용합니다. 완전히 비밀 소스를 공개하지 않고, 알고리즘은 콘텐츠에 두드러진 주제를 찾기 위해 정확한 키워드 검색을 사용하여 텍스트를 검색합니다. 이 기사와 연결 단어처럼 ( "그러나", "와", "언제"), 일반 단어와 fillers을 무시하고 시간 및 / 또는 장소 adverbials (어디에와 때처럼 같은 단어와 중요한 신호 아르 구문을 제공합니다 "캘리포니아", 예를 들면)보다 무게.
Trimit 또 다른 conjugations 특히 동사는 여전히 예를 들어, "말하는"대 "이야기"와 같은, 알고리즘에 의해 계산되는 것을 허용 "형태소 분석 동사 '라는 것을 사용합니다. 이것은 과거 conjugations 그 상태를 유지하고 미래에 어떻게든 팝업하지 않도록합니다. 이 알고리즘은 accoun 고려뿐만 아니라 핵심 문구의 발생을 계산