Transfer Learning mit Textzusammenfassung
Transfer Learning mit Textzusammenfassung passt ein großes Sprachmodell, das auf breiten Textkorpora vortrainiert wurde – wie T5, BART oder PEGASUS – an die Aufgabe an, Dokumente in kürzere, kohärente Zusammenfassungen zu kondensieren. Durch die Wiederverwendung erlernten sprachlichen Wissens und das Fine-Tuning auf domänenspezifischen Paaren von Quelldokumenten und Referenzzusammenfassungen erzielt dieser Ansatz eine starke Zusammenfassungsqualität bei moderatem Bedarf an gelabelten Daten.
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Quellen
- 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 ↗
- 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 ↗
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ScholarGate. (2026, June 3). Transfer Learning with Neural Text Summarization. ScholarGate. https://scholargate.app/de/deep-learning/transfer-learning-with-text-summarization
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- BERT-basierte KlassifikationDeep Learning↔ compare
- Feinabgestimmte TextzusammenfassungDeep Learning↔ compare
- Sentence EmbeddingsDeep Learning↔ compare
- Transfer Learning mit Named Entity RecognitionDeep Learning↔ compare
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