ट्रांसफर लर्निंग विथ टेक्स्ट समराइज़ेशन
ट्रांसफर लर्निंग विथ टेक्स्ट समराइज़ेशन एक बड़े भाषा मॉडल को अनुकूलित करता है जिसे व्यापक टेक्स्ट कॉर्पोरा पर पूर्व-प्रशिक्षित किया गया है — जैसे T5, BART, या PEGASUS — दस्तावेजों को छोटे, सुसंगत सारांशों में संघनित करने के कार्य के लिए। सीखे गए भाषाई ज्ञान का पुन: उपयोग करके और डोमेन-विशिष्ट स्रोत दस्तावेजों और संदर्भ सारांशों के जोड़ों पर फाइन-ट्यूनिंग करके, यह दृष्टिकोण मामूली लेबल वाले डेटा आवश्यकताओं के साथ मजबूत सारांश गुणवत्ता प्राप्त करता है।
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स्रोत
- 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 ↗
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ScholarGate. (2026, June 3). Transfer Learning with Neural Text Summarization. ScholarGate. https://scholargate.app/hi/deep-learning/transfer-learning-with-text-summarization
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- BERT-आधारित वर्गीकरणगहन अधिगम↔ compare
- फाइन-ट्यून्ड टेक्स्ट समराइजेशनगहन अधिगम↔ compare
- वाक्य एम्बेडिंगगहन अधिगम↔ compare
- ट्रांसफ़र लर्निंग विथ नेम्ड एंटिटी रिकग्निशनगहन अधिगम↔ compare