Adaptation de domaine pour la résumé de texte
L'adaptation de domaine pour le résumé de texte ajuste ou adapte un modèle de langage pré-entraîné séquence-à-séquence sur un corpus de domaine cible afin que les résumés soient conformes au vocabulaire, au style et aux contraintes factuelles spécifiques au domaine. Elle comble le fossé entre les modèles de résumé à usage général entraînés sur des données d'actualités ou du web et les domaines spécialisés tels que la littérature biomédicale, les documents juridiques, les articles scientifiques ou les rapports financiers.
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Sources
- 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 ↗
- 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 ↗
Comment citer cette page
ScholarGate. (2026, June 3). Domain-adaptive Text Summarization (Domain Adaptation for Abstractive and Extractive Summarization). ScholarGate. https://scholargate.app/fr/deep-learning/domain-adaptive-text-summarization
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