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Machine learningDeep learning / NLP / CV

Résumé de texte multilingue

Le résumé de texte multilingue applique des modèles encodeur-décodeur multilingues pré-entraînés — tels que mT5 ou mBART — pour générer des résumés concis de documents écrits dans de nombreuses langues, soit au sein de la même langue (monolingue), soit entre différentes langues (translingue). Le réglage fin de ces modèles sur des bancs d'essai de résumé multilingue comme XL-Sum permet de couvrir des dizaines de langues avec un seul modèle.

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Sources

  1. Xue, L., Constant, N., Roberts, A., Kale, M., Al-Rfou, R., Siddhant, A., Barua, A., & Raffel, C. (2021). mT5: A Massively Multilingual Pre-Trained Text-to-Text Transformer. Proceedings of NAACL-HLT 2021, pp. 483–498. Association for Computational Linguistics. link
  2. Hasan, T., Bhattacharjee, A., Islam, M. S., Mubasshir, K., Li, Y.-F., Kang, Y.-B., Rahman, M. S., & Shahriyar, R. (2021). XL-Sum: Large-Scale Multilingual Abstractive Summarization for 44 Languages. Findings of ACL-IJCNLP 2021, pp. 4693–4703. Association for Computational Linguistics. link

Comment citer cette page

ScholarGate. (2026, June 3). Multilingual Text Summarization. ScholarGate. https://scholargate.app/fr/deep-learning/multilingual-text-summarization

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ScholarGateMultilingual text summarization (Multilingual Text Summarization). Consulté le 2026-06-15 sur https://scholargate.app/fr/deep-learning/multilingual-text-summarization · Jeu de données : https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026