Gyengén felügyelt szöveg-összefoglalás
A gyengén felügyelt szöveg-összefoglalás absztraktív vagy extraktív összefoglaló modelleket tanít manuálisan annotált referenciatartalmak nélkül. A költséges emberi címkék helyett gyenge jeleket – heurisztikus szabályokat, távoli felügyeletet, zajos automatikus címkéket vagy önfelügyelt célokat – használ ki, hogy a szekvencia-szekvenciára vagy transzformer modelleket koherens, tömör összefoglalók előállítására irányítsa a bemeneti dokumentumokról.
A teljes módszer elolvasása
Jelentkezzen be ingyenes fiókkal a szakasz elolvasásához.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Források
- 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 ↗
Hogyan hivatkozzon erre az oldalra
ScholarGate. (2026, June 3). Weakly Supervised Text Summarization. ScholarGate. https://scholargate.app/hu/deep-learning/weakly-supervised-text-summarization
Which method?
Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.
- Önfelügyelt tanulásGépi tanulás↔ compare
Hibát talált ezen az oldalon? Jelentse, vagy javasoljon javítást →