Vysvětlitelná sumarizace textu
Vysvětlitelná sumarizace textu rozšiřuje automatické sumarizační modely — extraktivní nebo abstraktivní — o post-hoc nebo vestavěné metody vysvětlení, které odhalují, které zdrojové věty, tokeny nebo vzorce pozornosti poháněly každou výstupní větu. Cílem je auditovat věrnost, detekovat halucinace a budovat důvěru ve výstupy modelu ve vysoce rizikových prostředích, jako je lékařský nebo právní přezkum dokumentů.
Přečíst celou metodu
Pro přečtení této sekce se přihlaste s bezplatným účtem.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Zdroje
- 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 ↗
Jak citovat tuto stránku
ScholarGate. (2026, June 3). Explainable Text Summarization (XAI-augmented Abstractive and Extractive Summarization). ScholarGate. https://scholargate.app/cs/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.
- Vysvětlitelná klasifikace založená na BERTHluboké učení↔ compare
- Vysvětlitelné rozpoznávání pojmenovaných entitHluboké učení↔ compare
- Vysvětlitelný TransformerHluboké učení↔ compare
- Jemné doladění sumarizace textuHluboké učení↔ compare
- Vektorové reprezentace větHluboké učení↔ compare
- Přenosové učení s sumarizací textuHluboké učení↔ compare
Odkazuje sem
Našli jste na této stránce chybu? Nahlaste ji nebo navrhněte opravu →