Machine learningDeep learning / NLP / CV

Resumen de Texto Débilmente Supervisado

El resumen de texto débilmente supervisado entrena modelos de resumen abstractivo o extractivo sin resúmenes de referencia anotados manualmente. En lugar de costosas etiquetas humanas, explota señales débiles —reglas heurísticas, supervisión distante, etiquetas automáticas ruidosas u objetivos auto-supervisados— para guiar a los modelos secuencia-a-secuencia o transformadores hacia la producción de resúmenes coherentes y concisos de documentos de entrada.

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Resumen de Texto Débilmente Supervisado
Aprendizaje autosupervis…

Fuentes

  1. Amplayo, R. K., & Lapata, M. (2020). Unsupervised Opinion Summarization with Noisy Autoencoder. Proceedings of the 58th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics, 1934–1945. link
  2. Huang, L., Wu, L., & Wang, L. (2020). Knowledge Graph-Augmented Abstractive Summarization with Semantic-Driven Cloze Reward. Proceedings of the 58th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics, 5094–5107. link

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ScholarGate. (2026, June 3). Weakly Supervised Text Summarization. ScholarGate. https://scholargate.app/es/deep-learning/weakly-supervised-text-summarization

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ScholarGateWeakly supervised text summarization (Weakly Supervised Text Summarization). Recuperado el 2026-06-15 de https://scholargate.app/es/deep-learning/weakly-supervised-text-summarization · Conjunto de datos: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026