Machine learningDeep learning / NLP / CV

شرح التلخيص النصي

يعزز شرح التلخيص النصي نماذج التلخيص التلقائي - الاستخراجي أو التجريدي - بطرق شرح لاحقة أو مدمجة تكشف عن الجمل المصدر أو الرموز أو أنماط الانتباه التي دفعت كل جملة ناتجة. الهدف هو تدقيق الأمانة، وكشف الهلوسات، وبناء الثقة في مخرجات النموذج في سياقات عالية المخاطر مثل مراجعة المستندات الطبية أو القانونية.

افتح في MethodMindقريبًافيديوقريبًاDownload slides

اقرأ الطريقة كاملة

للأعضاء فقط

سجّل الدخول بحساب مجاني لقراءة هذا القسم.

تسجيل الدخول

Method map

The neighbourhood of related methods — select a node to explore.

المصادر

  1. Atanasova, P., Simonsen, J. G., Lioma, C., & Augenstein, I. (2020). A diagnostic study of explainability techniques for text classification. In Proceedings of the 2020 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing (EMNLP), 3256–3274. Association for Computational Linguistics. link
  2. Maynez, J., Narayan, S., Bohnet, B., & McDonald, R. (2020). On Faithfulness and Factuality in Abstractive Summarization. In Proceedings of the 58th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (ACL), 1906–1919. link

كيف تستشهد بهذه الصفحة

ScholarGate. (2026, June 3). Explainable Text Summarization (XAI-augmented Abstractive and Extractive Summarization). ScholarGate. https://scholargate.app/ar/deep-learning/explainable-text-summarization

Which method?

Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.

Compare side by side

يُستشهد بها في

ScholarGateExplainable Text Summarization (Explainable Text Summarization (XAI-augmented Abstractive and Extractive Summarization)). استُرجع بتاريخ 2026-06-15 من https://scholargate.app/ar/deep-learning/explainable-text-summarization · مجموعة البيانات: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026