Domain-adaptive Text Summarization
Domain-adaptive text summarization fine-tunes or adapts a pre-trained sequence-to-sequence language model on a target domain corpus so that summaries conform to domain-specific vocabulary, style, and factual constraints. It bridges the gap between general-purpose summarization models trained on news or web data and specialized domains such as biomedical literature, legal documents, scientific papers, or financial reports.
Registre font
Les citacions es copien textualment del registre font del mètode. No s'infereix cap verificació a nivell de reclam d'elles.
- Fabbri, A. R., KryŜiński, W., McCann, B., Xiong, C., Socher, R., & Radev, D. (2021). SummEval: Re-evaluating Summarization Evaluation. Transactions of the Association for Computational Linguistics, 9, 391–409. · DOI 10.1162/tacl_a_00373
- Maynez, J., Narayan, S., Bohnet, B., & McDonald, R. (2020). On Faithfulness and Factuality in Abstractive Summarization. Proceedings of the 58th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (ACL 2020), pp. 1906–1919. · DOI 10.18653/v1/2020.acl-main.173
Reclamacions curades
Les reclamacions s'han persistit al registre de proves, cadascuna amb la seva pròpia avaluació.
Aquesta vista no inventa una avaluació de reclam quan el registre no en té cap.
Mètodes relacionats
Generat a partir del gràfic de mètodes i mostrat com a relacions suggerides per la màquina; no s'infereix cap reclamació d'evidència.