कमजोर पर्यवेक्षित पाठ संक्षेपण
कमजोर पर्यवेक्षित पाठ संक्षेपण, मैन्युअल रूप से एनोटेट किए गए संदर्भ सारांशों के बिना सारगर्भित या निष्कर्षण संक्षेपण मॉडल को प्रशिक्षित करता है। महंगी मानव लेबल के बजाय, यह अनुक्रम-से-अनुक्रम या ट्रांसफार्मर मॉडल को इनपुट दस्तावेज़ों के सुसंगत, संक्षिप्त सारांश उत्पन्न करने की दिशा में मार्गदर्शन करने के लिए कमजोर संकेतों - अनुमानित नियमों, दूरस्थ पर्यवेक्षण, शोर वाले स्वचालित लेबल, या स्व-पर्यवेक्षित उद्देश्यों - का लाभ उठाता है।
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स्रोत
- Amplayo, R. K., & Lapata, M. (2020). Unsupervised Opinion Summarization with Noisy Autoencoder. Proceedings of the 58th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics, 1934–1945. link ↗
- Huang, L., Wu, L., & Wang, L. (2020). Knowledge Graph-Augmented Abstractive Summarization with Semantic-Driven Cloze Reward. Proceedings of the 58th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics, 5094–5107. link ↗
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ScholarGate. (2026, June 3). Weakly Supervised Text Summarization. ScholarGate. https://scholargate.app/hi/deep-learning/weakly-supervised-text-summarization
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