Résumé automatique semi-supervisé

Le résumé automatique semi-supervisé entraîne des modèles de résumé en exploitant de grandes quantités de texte non étiqueté aux côtés d'un petit ensemble de résumés de référence écrits par des humains. En utilisant des techniques telles que le pré-entraînement de modèles de langage, le pseudo-étiquetage et l'auto-entraînement, ces méthodes réduisent considérablement la charge d'annotation tout en maintenant des scores ROUGE compétitifs sur des ensembles de données de référence.