Выпускная квалификационная работа Новосёловой Анастасии Максимовны посвящена решению задачи автоматического реферирования текстов. Данная задача является актуальной на сегодняшний день, поскольку при работе с большими по объему документами порой необходимо иметь возможность ознакомления с краткой аннотацией для того, чтобы иметь возможность оперативно принять решение о дальнейшей работе с ним. Такая возможность востребована прежде все в системах электронного документооборота, которые отвечают за обеспечение работы над юридическими документами в коммерческих компаниях и государственных организациях. Кроме этого, алгоритмы для автоматического построения рефератов могут быть использованы для сокращения текстов новостных сообщений с целью сокращения времени ознакомления с ними.    Рецензируемая работа выполнялась с использованием набора новостных данных, предоставленных компанией Digital Design. В первых двух главах работы приводится постановка задачи и описание используемых алгоритмов. Автором рассмотрены следующие подходы к решению проблемы построения рефератов: TextRank, k-means, LSA. Помимо этого во второй главе приводятся различные метрики, позволяющие оценить качество работы разных подходов. Третья глава посвящена представлению результатов работы различных алгоритмов и приводится оценка их качества на основании описанных выше метрик. В результате исследований автор приходит к выводу, что наилучший результат дает метод TextRank и делает предложение по улучшению его работы с помощью модификации способа вычисления степени схожести предложений. Реализация алгоритма TextRank с использованием меры схожести в виде расчета длины наибольшей общей подпоследовательности позволила немного улучшить результат, полученный изначально.   В целом Анастасия Максимовна с поставленной задачей справилась. По результатам работы подготовлен доклад на конференцию по проблемам информатики СПИСОК-2017. Считаю, что представленная работа заслуживает оценки “отлично”.