Text Summarization
Automatic text summarization is a natural-language-processing task that condenses long documents into shorter summaries while preserving their key information. It works through one of two families of approaches — extractive summarization, which selects the most important spans from the source, or abstractive summarization, which generates new text. The field was consolidated by Nenkova and McKeown (2011), and sequence-to-sequence models such as BART (Lewis et al., 2020) advanced the abstractive side.
Record di origine
Citazioni copiate testualmente dal record di origine del metodo. Non si inferisce alcuna verifica a livello di affermazione da esse.
- Nenkova, A. & McKeown, K. (2011). Automatic Summarization. Foundations and Trends in Information Retrieval. · DOI 10.1561/1500000015
- Lewis, M. et al. (2020). BART: Denoising Sequence-to-Sequence Pre-training for Natural Language Generation, Translation, and Comprehension. ACL. · DOI 10.18653/v1/2020.acl-main.703
Affermazioni curate
Affermazioni persistite nel registro delle evidenze, ciascuna con la propria valutazione.
Questa vista non inventa una valutazione dell'affermazione quando il registro non ne ha.
Metodi correlati
Generato dal grafo dei metodi e mostrato come relazioni suggerite dalla macchina — nessuna affermazione di evidenza viene inferita.