Summarizzazione Testuale Spiegabile
La Summarizzazione Testuale Spiegabile (Explainable Text Summarization) potenzia i modelli di riassunto automatico — estrattivi o astrattivi — con metodi di spiegazione post-hoc o integrati che rivelano quali frasi sorgente, token o pattern di attenzione hanno guidato ciascuna frase di output. L'obiettivo è verificare la fedeltà, rilevare le allucinazioni e costruire fiducia nei risultati del modello in contesti ad alto rischio come la revisione di documenti medici o legali.
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Fonti
- 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 ↗
- 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 ↗
Come citare questa pagina
ScholarGate. (2026, June 3). Explainable Text Summarization (XAI-augmented Abstractive and Extractive Summarization). ScholarGate. https://scholargate.app/it/deep-learning/explainable-text-summarization
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- Classificazione basata su BERT SpiegabileApprendimento profondo↔ compare
- Riconoscimento di Entità Nominate SpiegabileApprendimento profondo↔ compare
- Transformer SpiegabileApprendimento profondo↔ compare
- Riassunto di Testi con Fine-TuningApprendimento profondo↔ compare
- Sentence EmbeddingsApprendimento profondo↔ compare
- Transfer Learning con Riassunto di TestoApprendimento profondo↔ compare
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