Sumarización de texto adaptada al dominio
La sumarización de texto adaptada al dominio ajusta o adapta un modelo de lenguaje preentrenado de secuencia a secuencia en un corpus del dominio objetivo para que los resúmenes se ajusten al vocabulario, estilo y restricciones fácticas específicas del dominio. Reduce la brecha entre los modelos de sumarización de propósito general entrenados en datos de noticias o web y dominios especializados como la literatura biomédica, documentos legales, artículos científicos o informes financieros.
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Fuentes
- 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 ↗
Cómo citar esta página
ScholarGate. (2026, June 3). Domain-adaptive Text Summarization (Domain Adaptation for Abstractive and Extractive Summarization). ScholarGate. https://scholargate.app/es/deep-learning/domain-adaptive-text-summarization
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