Resumidor de Texto
Resume textos largos con el algoritmo TextRank.
Qué es TextRank y por qué funciona
TextRank es un algoritmo publicado en 2004 por Rada Mihalcea y Paul Tarau como adaptación del famoso PageRank de Google al dominio del procesamiento de lenguaje natural. La idea es representar el texto como un grafo donde cada frase es un nodo y las aristas son similitudes léxicas entre pares de frases. Al ejecutar un paseo aleatorio sobre ese grafo, las frases más «centrales» (conectadas con muchas otras importantes) emergen como las más representativas del texto. Es la misma intuición que usaba Google para rankear páginas por enlaces entrantes.
Ventajas de un resumidor extractivo
Fidelidad: no inventa hechos ni introduce alucinaciones como los LLMs. Si el resumen dice algo, es porque el autor original lo escribió literalmente. Velocidad: un texto de 10.000 palabras se procesa en menos de un segundo en un navegador moderno. Privacidad: al no necesitar infraestructura externa, tu texto nunca sale del navegador. Y coste cero: sin APIs de pago, sin cuotas ni tokens.
Cuándo usarlo y cuándo no
Ideal para: artículos de prensa, papers académicos, apuntes de clase, informes técnicos, posts de blog y cualquier texto estructurado en párrafos lógicos. Menos eficaz en: poesía, diálogos, listas puras, textos muy técnicos con jerga homogénea donde todas las frases se parecen entre sí, o textos cortos de menos de 5 frases.
Flujo de trabajo recomendado
Pega el texto completo, mantén 3-4 frases como resumen inicial y ajusta al alza si necesitas más contexto. El resumen se entrega respetando el orden original de las frases seleccionadas, lo que preserva el hilo narrativo. Si vas a usarlo como base para un artículo propio, tómalo como punto de partida y reescribe en tus palabras: así cumples con buenas prácticas de citación y SEO.
Diferencias frente a resumidores con LLM (ChatGPT, Claude, Gemini)
Los modelos generativos actuales pueden producir resúmenes abstractivos excepcionales: frases nuevas que capturan la idea del texto. Pero tienen tres contrapartidas que no siempre se mencionan: (1) tu texto viaja a los servidores del proveedor y en algunos planes se usa para reentrenar el modelo; (2) pueden alucinar, introduciendo hechos que no están en el original (especialmente peligroso para prensa, textos legales o informes técnicos); y (3) cuestan dinero por token o limitan el plan gratuito. TextRank es complementario: úsalo cuando necesites fidelidad al 100%, privacidad total o resúmenes rápidos de decenas de documentos. Usa un LLM cuando quieras reformulación natural y el texto no sea sensible.
Casos de uso concretos con cifras
Estudiante: 15 apuntes de asignatura de ~3.000 palabras cada uno se procesan en segundos y cada resumen de 5-7 frases te da un índice temático que convierte 8h de relectura en 30 min. Profesional jurídico: extraer los 10 puntos clave de un contrato de 40 páginas pegado desde PDF (primero limpia con el eliminador de saltos de línea) para redactar un memo interno. Periodista: comprobar rápidamente si un paper académico menciona las tesis esperadas antes de dedicarle una lectura completa.
Preguntas frecuentes
No. El resumen es extractivo basado en el algoritmo TextRank, una adaptación del PageRank de Google para priorizar frases dentro de un texto. Selecciona las frases más conectadas semánticamente al resto sin inventar palabras nuevas. Ventajas: 100% offline, privado, rápido y fiel al original. Limitación: no parafrasea ni genera introducciones que no estén en el texto.
No. Todo el proceso ocurre dentro de tu navegador mediante JavaScript. Ni el texto original ni el resumen se transmiten por internet. Es seguro para textos confidenciales de empresa, apuntes personales, artículos previos a publicación o documentos sensibles.
Un 20-30% del número de frases del texto original suele funcionar bien. Para un artículo de 30 frases elige 6-9 frases en el resumen; para un texto de 10 frases, 2-3. Empezar con 3 y ajustar según el resultado es un buen punto de partida.
Sí. Selecciona el idioma del texto en el selector para que el algoritmo utilice la lista correcta de stopwords (palabras vacías como «el», «la», «de» o «the», «of», «and»). Usar la lista equivocada penaliza la calidad del resumen. La estructura del algoritmo es independiente del idioma, así que añadir más idiomas es trivial.
Si el texto tiene menos frases que las solicitadas, el resumen devolverá todas las frases disponibles. Para textos de menos de 5 frases el resultado no aporta valor — el texto ya es su propio resumen.