फाइन-ट्यून्ड टेक्स्ट समराइजेशन
फाइन-ट्यून्ड टेक्स्ट समराइजेशन एक बड़े प्री-ट्रेन्ड सीक्वेंस-टू-सीक्वेंस मॉडल — जैसे BART, T5, या PEGASUS — को डोमेन-विशिष्ट (दस्तावेज़, सारांश) युग्मों पर प्रशिक्षित करके दस्तावेज़ों के संक्षिप्त सारांश उत्पन्न करने के लिए अनुकूलित करता है। यह दृष्टिकोण अरबों प्री-ट्रेनिंग टोकन में एन्कोड किए गए ज्ञान का लाभ उठाकर एक्सट्रैक्टिव या सामान्य दृष्टिकोणों की तुलना में काफी अधिक धाराप्रवाह और विश्वसनीय सारांश प्रदान करता है।
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स्रोत
- Zhang, J., Zhao, Y., Saleh, M., & Liu, P. J. (2020). PEGASUS: Pre-training with Extracted Gap-sentences for Abstractive Summarization. Proceedings of the 37th International Conference on Machine Learning (ICML), 119, 11328–11339. link ↗
- Lewis, M., Liu, Y., Goyal, N., Ghazvininejad, M., Mohamed, A., Levy, O., Stoyanov, V., & Zettlemoyer, L. (2020). BART: Denoising Sequence-to-Sequence Pre-training for Natural Language Generation, Translation, and Comprehension. Proceedings of the 58th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (ACL), 7871–7880. DOI: 10.18653/v1/2020.acl-main.703 ↗
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ScholarGate. (2026, June 3). Fine-Tuned Pre-trained Sequence-to-Sequence Model for Text Summarization. ScholarGate. https://scholargate.app/hi/deep-learning/fine-tuned-text-summarization
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- BERT-आधारित वर्गीकरणगहन अधिगम↔ compare
- फाइन-ट्यून्ड BERT-आधारित वर्गीकरणगहन अधिगम↔ compare
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- RoBERTa-आधारित वर्गीकरणगहन अधिगम↔ compare
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