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半教師ありテキスト要約

半教師ありテキスト要約は、少量の人間が作成した参照要約と大量のラベルなしテキストを活用して、要約モデルを訓練します。言語モデルの事前学習、擬似ラベリング、自己学習などの技術を用いることで、これらの手法は、ベンチマークデータセットで競争力のあるROUGEスコアを維持しつつ、アノテーションの負担を大幅に軽減します。

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出典

  1. He, J., Zhou, C., Ma, X., Berg-Kirkpatrick, T., & Neubig, G. (2020). Revisiting Semi-Supervised Learning for Neural Sequence Generation. In Proceedings of ICLR 2020. link ↗
  2. Automatic summarization. Wikipedia. link ↗

このページの引用方法

ScholarGate. (2026, June 3). Semi-supervised Text Summarization (Label-efficient Abstractive and Extractive Summarization). ScholarGate. https://scholargate.app/ja/deep-learning/semi-supervised-text-summarization

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ScholarGate — Semi-supervised Text Summarization (Semi-supervised Text Summarization (Label-efficient Abstractive and Extractive Summarization)). 2026-06-15に以下より取得 https://scholargate.app/ja/deep-learning/semi-supervised-text-summarization · データセット: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026