Обяснима текстова сумаризация
Обяснимата текстова сумаризация допълва автоматичните модели за сумаризация — екстрактивни или абстрактивни — с пост-хок или вградени методи за обяснение, които разкриват кои изходни изречения, токени или модели на внимание са обусловили всяко изходно изречение. Целта е да се одитира вярност, да се открият халюцинации и да се изгради доверие в изходите на модела в критични ситуации, като преглед на медицински или правни документи.
Прочетете целия метод
Влезте с безплатен профил, за да прочетете този раздел.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Източници
- 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 ↗
- 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 ↗
Как да цитирате тази страница
ScholarGate. (2026, June 3). Explainable Text Summarization (XAI-augmented Abstractive and Extractive Summarization). ScholarGate. https://scholargate.app/bg/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.
- Обяснима класификация, базирана на BERTДълбоко обучение↔ compare
- Обясним разпознаване на именувани обектиДълбоко обучение↔ compare
- Обясним ТрансформърДълбоко обучение↔ compare
- Фино настроено обобщаване на текстДълбоко обучение↔ compare
- Вграждане на изреченияДълбоко обучение↔ compare
- Трансферно обучение за обобщаване на текстДълбоко обучение↔ compare
Цитиран в
Забелязахте ли проблем на тази страница? Съобщете или предложете поправка →