Forklarende Tekstresumé
Forklarende Tekstresumé udvider automatiske resumémodeller – ekstrakte eller abstrakte – med post-hoc eller indbyggede forklaringsmetoder, der afslører, hvilke kildesætninger, tokens eller opmærksomhedsmønstre der drev hver output-sætning. Målet er at revidere troværdighed, opdage hallucinationer og opbygge tillid til modeloutput i højrisikoscenarier som medicinsk eller juridisk dokumentgennemgang.
Læs hele metoden
Log ind med en gratis konto for at læse dette afsnit.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Kilder
- 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 ↗
Sådan citerer du denne side
ScholarGate. (2026, June 3). Explainable Text Summarization (XAI-augmented Abstractive and Extractive Summarization). ScholarGate. https://scholargate.app/da/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.
- Forklarbar BERT-baseret klassifikationDyb læring↔ compare
- Explainable Named Entity RecognitionDyb læring↔ compare
- Forklarlig TransformerDyb læring↔ compare
- Finetunet tekstresuméDyb læring↔ compare
- SætningsindlejringerDyb læring↔ compare
- Transferlæring med tekstresumégenereringDyb læring↔ compare
Refereret af
Har du fundet en fejl på denne side? Indberet den eller foreslå en rettelse →