Fine-Tuned Text Summarization
Fine-Tuned Text Summarization adapts a large pre-trained sequence-to-sequence model — such as BART, T5, or PEGASUS — to generate concise summaries of documents by training on domain-specific (document, summary) pairs. The approach yields substantially more fluent and faithful summaries than extractive or generic approaches by leveraging knowledge encoded in billions of pre-training tokens.
स्रोत रिकॉर्ड
विधियों के स्रोत रिकॉर्ड से उद्धरण शब्दशः कॉपी किए गए हैं। इनसे किसी भी दावे-स्तरीय सत्यापन का अनुमान नहीं लगाया गया है।
- 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. · URL
- 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
क्यूरेटेड दावे
साक्ष्य लेज़र में दावे बने हुए हैं, प्रत्येक का अपना मूल्यांकन है।
जब लेज़र में कोई दावा नहीं होता है तो यह दृश्य दावा मूल्यांकन का आविष्कार नहीं करता है।
संबंधित विधियाँ
विधि ग्राफ़ से उत्पन्न और मशीन-अनुशंसित संबंध के रूप में दिखाए गए हैं — किसी भी साक्ष्य दावे का अनुमान नहीं लगाया गया है।