Apprentissage par transfert pour la synthèse de texte
L'apprentissage par transfert pour la synthèse de texte adapte un grand modèle linguistique pré-entraîné sur de vastes corpus textuels — tels que T5, BART ou PEGASUS — à la tâche de condenser des documents en résumés plus courts et cohérents. En réutilisant les connaissances linguistiques acquises et en affinant le modèle sur des paires de documents sources et de résumés de référence spécifiques au domaine, cette approche atteint une qualité de synthèse élevée avec des exigences modestes en matière de données étiquetées.
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Sources
- Raffel, C., Shazeer, N., Roberts, A., Lee, K., Narang, S., Matena, M., Zhou, Y., Li, W., & Liu, P. J. (2020). Exploring the limits of transfer learning with a unified text-to-text transformer. Journal of Machine Learning Research, 21(140), 1–67. link ↗
- Lewis, M., Liu, Y., Goyal, N., Ghahravi, M., Mohamed, A., Chen, D., Levy, O., & Zettlemoyer, L. (2020). BART: Denoising sequence-to-sequence pre-training for natural language generation, translation, and comprehension. In Proceedings of the 58th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (pp. 7871–7880). ACL. DOI: 10.18653/v1/2020.acl-main.703 ↗
Comment citer cette page
ScholarGate. (2026, June 3). Transfer Learning with Neural Text Summarization. ScholarGate. https://scholargate.app/fr/deep-learning/transfer-learning-with-text-summarization
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- Classification basée sur BERTApprentissage profond↔ compare
- Résumé de texte affinéApprentissage profond↔ compare
- Plongements de phrasesApprentissage profond↔ compare
- Apprentissage par transfert avec reconnaissance d'entités nomméesApprentissage profond↔ compare
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