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Domain-adaptive Text Summarization/Evidenz
Nachweisdatensatz der Methode

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.

Sources recorded, not reviewed

Quellendatensatz

Zitate wörtlich aus dem Quellendatensatz der Methode übernommen. Daraus wird keine Überprüfung auf Claim-Ebene abgeleitet.

Domain-adaptive Text Summarization (Domain Adaptation for Abstractive and Extractive Summarization)
Taxonomischer Methodendatensatz · ml-model / deep-learning
  • 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
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Evidenzstatus

Sources recorded, not reviewed

Bibliographic sources are present. Claim-level evidence review has not been performed.

Quellen

2 aufgezeichnete Zitate, kopiert aus dem Quellendatensatz der Methode.

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