Machine learningDeep learning / NLP / CV

Aprenentatge per transferència amb resum de text

L'aprenentatge per transferència amb resum de text adapta un model de llenguatge gran pre-entrenat en corpus de text amplis — com ara T5, BART o PEGASUS — a la tasca de condensar documents en resums més curts i coherents. Reutilitzant el coneixement lingüístic après i ajustant-lo en parells de documents font i resums de referència específics del domini, aquest enfocament aconsegueix una alta qualitat de resum amb requisits modestos de dades etiquetades.

Obre a MethodMindAviatVídeoAviatDownload slides

Llegeix el mètode complet

Només per a membres

Inicia la sessió amb un compte gratuït per llegir aquesta secció.

Inicia la sessió

Method map

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

Fonts

  1. Raffel, C., Shazeer, N., Roberts, A., Lee, K., Narang, S., Matena, M., Zhou, Y., Li, W., & Liu, P. J. (2020). Exploring the limits of transfer learning with a unified text-to-text transformer. Journal of Machine Learning Research, 21(140), 1–67. link
  2. Lewis, M., Liu, Y., Goyal, N., Ghahravi, M., Mohamed, A., Chen, D., Levy, O., & Zettlemoyer, L. (2020). BART: Denoising sequence-to-sequence pre-training for natural language generation, translation, and comprehension. In Proceedings of the 58th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (pp. 7871–7880). ACL. DOI: 10.18653/v1/2020.acl-main.703

Com citar aquesta pàgina

ScholarGate. (2026, June 3). Transfer Learning with Neural Text Summarization. ScholarGate. https://scholargate.app/ca/deep-learning/transfer-learning-with-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

Citat per

ScholarGateTransfer Learning with Text Summarization (Transfer Learning with Neural Text Summarization). Recuperat el 2026-06-15 de https://scholargate.app/ca/deep-learning/transfer-learning-with-text-summarization · Conjunt de dades: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026