Riassunto di testi multilingue
Il riassunto di testi multilingue applica modelli pre-addestrati encoder-decoder multilingue — come mT5 o mBART — per generare riassunti concisi di documenti scritti in molte lingue, sia all'interno della stessa lingua (monolingue) sia tra lingue diverse (cross-lingue). Il fine-tuning di questi modelli su benchmark di riassunto multilingue come XL-Sum consente la copertura di decine di lingue con un singolo modello.
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Fonti
- Xue, L., Constant, N., Roberts, A., Kale, M., Al-Rfou, R., Siddhant, A., Barua, A., & Raffel, C. (2021). mT5: A Massively Multilingual Pre-Trained Text-to-Text Transformer. Proceedings of NAACL-HLT 2021, pp. 483–498. Association for Computational Linguistics. link ↗
- Hasan, T., Bhattacharjee, A., Islam, M. S., Mubasshir, K., Li, Y.-F., Kang, Y.-B., Rahman, M. S., & Shahriyar, R. (2021). XL-Sum: Large-Scale Multilingual Abstractive Summarization for 44 Languages. Findings of ACL-IJCNLP 2021, pp. 4693–4703. Association for Computational Linguistics. link ↗
Come citare questa pagina
ScholarGate. (2026, June 3). Multilingual Text Summarization. ScholarGate. https://scholargate.app/it/deep-learning/multilingual-text-summarization
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- Riassunto di Testi con Fine-TuningApprendimento profondo↔ compare
- Classificazione basata su RoBERTa multilingueApprendimento profondo↔ compare
- Transformer multilingueApprendimento profondo↔ compare
- Sentence EmbeddingsApprendimento profondo↔ compare
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