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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Fuentes
- 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 ↗
- 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 ↗
Cómo citar esta página
ScholarGate. (2026, June 3). Weakly Supervised Text Summarization. ScholarGate. https://scholargate.app/es/deep-learning/weakly-supervised-text-summarization
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- Aprendizaje autosupervisadoAprendizaje automático↔ compare
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