Nõrgalt juhendatud teksti kokkuvõtmine
Nõrgalt juhendatud teksti kokkuvõtmine koolitab abstraktiivseid või ekstraktiivseid kokkuvõtmismudeleid ilma käsitsi märgistatud võrdlust kokkuvõteteta. Kulukate inimlikkude siltide asemel kasutab see nõrku signaale – heuristilisi reegleid, kaugjuhendamist, mürarohkeid automaatseid silte või enesega juhendatud eesmärke – et suunata järjestus-järjestusse või transformermudeleid sisenddokumentide sidusate, lühikeste kokkuvõtete tootmiseks.
Loe meetodi täielikku kirjeldust
Selle osa lugemiseks logi sisse tasuta kontoga.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Allikad
- 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 ↗
Kuidas sellele lehele viidata
ScholarGate. (2026, June 3). Weakly Supervised Text Summarization. ScholarGate. https://scholargate.app/et/deep-learning/weakly-supervised-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 →Märkasid sellel lehel viga? Teata sellest või paku parandust →