Machine learningDeep learning / NLP / CV

التلخيص النصي شبه المُشرف عليه

يُدرّب التلخيص النصي شبه المُشرف عليه نماذج التلخيص عبر الاستفادة من كميات كبيرة من النصوص غير المُصنّفة جنبًا إلى جنب مع مجموعة صغيرة من الملخصات المرجعية المكتوبة يدويًا. باستخدام تقنيات مثل التدريب المُسبق لنموذج اللغة، والتصنيف الزائف (pseudo-labeling)، والتدريب الذاتي (self-training)، تُقلل هذه الطرق بشكل كبير من عبء التعليق التوضيحي مع الحفاظ على درجات ROUGE تنافسية على مجموعات البيانات المعيارية.

افتح في MethodMindقريبًافيديوقريبًاDownload slides

اقرأ الطريقة كاملة

للأعضاء فقط

سجّل الدخول بحساب مجاني لقراءة هذا القسم.

تسجيل الدخول

المصادر

  1. He, J., Zhou, C., Ma, X., Berg-Kirkpatrick, T., & Neubig, G. (2020). Revisiting Semi-Supervised Learning for Neural Sequence Generation. In Proceedings of ICLR 2020. link
  2. Automatic summarization. Wikipedia. link

كيف تستشهد بهذه الصفحة

ScholarGate. (2026, June 3). Semi-supervised Text Summarization (Label-efficient Abstractive and Extractive Summarization). ScholarGate. https://scholargate.app/ar/deep-learning/semi-supervised-text-summarization

ScholarGateSemi-supervised Text Summarization (Semi-supervised Text Summarization (Label-efficient Abstractive and Extractive Summarization)). استُرجع بتاريخ 2026-06-15 من https://scholargate.app/ar/deep-learning/semi-supervised-text-summarization · مجموعة البيانات: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026