Machine learningDeep learning / NLP / CV

Aprendizaje por transferencia con resumen de texto

El aprendizaje por transferencia con resumen de texto adapta un modelo de lenguaje grande preentrenado en amplios corpus de texto — como T5, BART o PEGASUS — a la tarea de condensar documentos en resúmenes más cortos y coherentes. Al reutilizar el conocimiento lingüístico aprendido y ajustar finamente con pares de documentos fuente y resúmenes de referencia específicos del dominio, este enfoque logra una alta calidad de resumen con modestos requisitos de datos etiquetados.

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Fuentes

  1. 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
  2. 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/es/deep-learning/transfer-learning-with-text-summarization

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Citado por

ScholarGateTransfer Learning with Text Summarization (Transfer Learning with Neural Text Summarization). Recuperado el 2026-06-15 de https://scholargate.app/es/deep-learning/transfer-learning-with-text-summarization · Conjunto de datos: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026