Explainable Text Summarization
L'Explainable Text Summarization augmente les modèles de résumé automatique — extractifs ou abstractifs — avec des méthodes d'explication post-hoc ou intégrées qui révèlent quelles phrases sources, quels tokens ou quels schémas d'attention ont déterminé chaque phrase de sortie. L'objectif est d'auditer la fidélité, de détecter les hallucinations et de renforcer la confiance dans les sorties du modèle dans des contextes à enjeux élevés tels que la révision de documents médicaux ou juridiques.
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Sources
- 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. link ↗
- 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. link ↗
Comment citer cette page
ScholarGate. (2026, June 3). Explainable Text Summarization (XAI-augmented Abstractive and Extractive Summarization). ScholarGate. https://scholargate.app/fr/deep-learning/explainable-text-summarization
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- Classification basée sur BERT explicableApprentissage profond↔ compare
- Reconnaissance d'entités nommées explicableApprentissage profond↔ compare
- Transformer ExplicableApprentissage profond↔ compare
- Résumé de texte affinéApprentissage profond↔ compare
- Plongements de phrasesApprentissage profond↔ compare
- Apprentissage par transfert pour la synthèse de texteApprentissage profond↔ compare
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