Multilingual text summarization
Multilingual text summarization applies pre-trained multilingual encoder-decoder models — such as mT5 or mBART — to generate concise summaries of documents written in many languages, either within the same language (monolingual) or across languages (cross-lingual). Fine-tuning these models on multilingual summarization benchmarks like XL-Sum enables coverage of dozens of languages with a single model.
Dossier source
Citations copiées telles quelles du dossier source de la méthode. Aucune vérification au niveau de la revendication n'en est déduite.
- 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. · URL
- 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. · URL
Revendications organisées
Revendications enregistrées dans le registre de preuves, chacune avec sa propre évaluation.
Cette vue n'invente pas d'évaluation de revendication lorsque le registre n'en contient aucune.
Méthodes apparentées
Généré à partir du graphe de méthodes et présenté comme des relations suggérées par la machine — aucune revendication de preuve n'est déduite.