ScholarGate
Asisten
Machine learningDeep learning / NLP / CV

Ringkasan Teks yang Dapat Dijelaskan

Ringkasan Teks yang Dapat Dijelaskan memperkaya model ringkasan otomatis — ekstraktif atau abstraktif — dengan metode penjelasan pasca-hoc atau bawaan yang mengungkapkan kalimat sumber, token, atau pola perhatian mana yang mendorong setiap kalimat keluaran. Tujuannya adalah untuk mengaudit kesetiaan, mendeteksi halusinasi, dan membangun kepercayaan pada keluaran model dalam pengaturan berisiko tinggi seperti tinjauan dokumen medis atau hukum.

Buka di MethodMindSegeraVideoSegeraDownload slides

Baca metode selengkapnya

Khusus anggota

Masuk dengan akun gratis untuk membaca bagian ini.

Masuk

Method map

The neighbourhood of related methods — select a node to explore.

Sumber

  1. Atanasova, P., Simonsen, J. G., Lioma, C., & Augenstein, I. (2020). A diagnostic study of explainability techniques for text classification. In Proceedings of the 2020 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing (EMNLP), 3256–3274. Association for Computational Linguistics. link
  2. Maynez, J., Narayan, S., Bohnet, B., & McDonald, R. (2020). On Faithfulness and Factuality in Abstractive Summarization. In Proceedings of the 58th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (ACL), 1906–1919. link

Cara menyitasi halaman ini

ScholarGate. (2026, June 3). Explainable Text Summarization (XAI-augmented Abstractive and Extractive Summarization). ScholarGate. https://scholargate.app/id/deep-learning/explainable-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.

Compare side by side

Dirujuk oleh

ScholarGateExplainable Text Summarization (Explainable Text Summarization (XAI-augmented Abstractive and Extractive Summarization)). Diakses 2026-06-15 dari https://scholargate.app/id/deep-learning/explainable-text-summarization · Set data: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026