Metodin todisteiden tietue
Explainable Text Summarization
Explainable Text Summarization augments automatic summarization models — extractive or abstractive — with post-hoc or built-in explanation methods that reveal which source sentences, tokens, or attention patterns drove each output sentence. The goal is to audit faithfulness, detect hallucinations, and build trust in model outputs in high-stakes settings such as medical or legal document review.
Lähdetietue
Sitaatit kopioitu sanatarkasti metodin lähdetietueesta. Niistä ei päätellä väitteiden tasoista varmennusta.
Explainable Text Summarization (XAI-augmented Abstractive and Extractive Summarization)
Taksonominen metoditietue · ml-model / deep-learning
- Atanasova, P., Simonsen, J. G., Lioma, C., & Augenstein, I. (2020). A diagnostic study of explainability techniques for text classification. In Proceedings of the 2020 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing (EMNLP), 3256–3274. Association for Computational Linguistics. · URL
- Maynez, J., Narayan, S., Bohnet, B., & McDonald, R. (2020). On Faithfulness and Factuality in Abstractive Summarization. In Proceedings of the 58th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (ACL), 1906–1919. · URL
Kuratoituja väitteitä
Väitteet tallennettu todistusaineiston pääkirjaan, jokaisella oma arviointinsa.
Ei vielä kuratoituja väitteitä
Tämä näkymä ei keksi väitteen arviointia, jos pääkirjassa ei ole sitä.
Liittyvät metodit
Luotu metodigraafista ja näytetään koneen ehdottamina suhteina – väitteitä ei päätellä.