Machine learningDeep learning / NLP / CV
多言語テキスト要約
多言語テキスト要約は、mT5やmBARTのような事前学習済み多言語エンコーダー・デコーダーモデルを適用し、多くの言語で書かれた文書の簡潔な要約を生成します。これは、同一言語内（単一言語）または言語間（交差言語）のいずれでも可能です。XL-Sumのような多言語要約ベンチマークでこれらのモデルをファインチューニングすることで、単一モデルで数十の言語をカバーできます。
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出典
- 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 ↗
このページの引用方法
ScholarGate. (2026, June 3). Multilingual Text Summarization. ScholarGate. https://scholargate.app/ja/deep-learning/multilingual-text-summarization
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- ファイン・チューニングによるテキスト要約深層学習↔ compare
- 多言語RoBERTaベースの分類深層学習↔ compare
- 多言語トランスフォーマー深層学習↔ compare
- 文埋め込み（Sentence Embeddings）深層学習↔ compare