ScholarGate
Asistent
Machine learningDeep learning / NLP / CV

Polunadzorirano sažimanje teksta

Polunadzorirano sažimanje teksta obučava modele za sažimanje iskorištavanjem velikih količina nenadzoriranog teksta uz mali skup referentnih sažetaka napisanih od strane ljudi. Korištenjem tehnika kao što su pretreniranje jezičnih modela, pseudo-označavanje i samostalno učenje, ove metode značajno smanjuju opterećenje anotiranja, a istovremeno održavaju konkurentne ROUGE rezultate na referentnim skupovima podataka.

Otvorite u MethodMindUskoroVideoUskoroDownload slides

Pročitajte cijelu metodu

Samo za članove

Prijavite se besplatnim računom kako biste pročitali ovaj odjeljak.

Prijavite se

Izvori

  1. He, J., Zhou, C., Ma, X., Berg-Kirkpatrick, T., & Neubig, G. (2020). Revisiting Semi-Supervised Learning for Neural Sequence Generation. In Proceedings of ICLR 2020. link ↗
  2. Automatic summarization. Wikipedia. link ↗

Kako citirati ovu stranicu

ScholarGate. (2026, June 3). Semi-supervised Text Summarization (Label-efficient Abstractive and Extractive Summarization). ScholarGate. https://scholargate.app/hr/deep-learning/semi-supervised-text-summarization

Uočili ste pogrešku na ovoj stranici? Prijavite je ili predložite ispravak →

ScholarGate — Semi-supervised Text Summarization (Semi-supervised Text Summarization (Label-efficient Abstractive and Extractive Summarization)). Preuzeto 2026-06-15 s https://scholargate.app/hr/deep-learning/semi-supervised-text-summarization · Skup podataka: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026