ScholarGate
Assistent
Machine learningDeep learning / NLP / CV

Valdkonnaspetsiifiline tekstikokkuvõtete koostamine

Valdkonnaspetsiifiline tekstikokkuvõtete koostamine tähendab eelnevalt koolitatud jada-jada keelemudeli peenhäälestamist või kohandamist sihtvaldkonna andmestiku abil, et kokkuvõtted vastaksid valdkonnaspetsiifilisele sõnavarale, stiilile ja faktilistele piirangutele. See ühendab üldotstarbeliste kokkuvõttemudelite, mida on koolitatud uudis- või veebiandmetel, ja spetsiifiliste valdkondade, nagu biomeditsiiniline kirjandus, juriidilised dokumendid, teadusartiklid või finantsaruanded, vahelise lõhe.

Ava rakenduses MethodMindPeagiVideoPeagiDownload slides

Loe meetodi täielikku kirjeldust

Ainult liikmetele

Selle osa lugemiseks logi sisse tasuta kontoga.

Logi sisse

Method map

The neighbourhood of related methods — select a node to explore.

Allikad

  1. 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
  2. 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

Kuidas sellele lehele viidata

ScholarGate. (2026, June 3). Domain-adaptive Text Summarization (Domain Adaptation for Abstractive and Extractive Summarization). ScholarGate. https://scholargate.app/et/deep-learning/domain-adaptive-text-summarization

Which method?

Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.

Compare side by side
ScholarGateDomain-adaptive Text Summarization (Domain-adaptive Text Summarization (Domain Adaptation for Abstractive and Extractive Summarization)). Loetud 2026-06-15 aadressilt https://scholargate.app/et/deep-learning/domain-adaptive-text-summarization · Andmestik: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026