Machine learningDeep learning / NLP / CV
弱教師ありテキスト要約
弱教師ありテキスト要約は、手動で注釈付けされた参照要約なしに、抽象的または抽出的な要約モデルを訓練する。高価な人間によるラベルの代わりに、ヒューリスティックなルール、遠隔教師あり学習、ノイズの多い自動ラベル、または自己教師あり目的関数といった弱い信号を利用して、シーケンス・ツー・シーケンスまたはトランスフォーマーモデルを、入力文書の首尾一貫した簡潔な要約を生成するように導く。
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出典
- Amplayo, R. K., & Lapata, M. (2020). Unsupervised Opinion Summarization with Noisy Autoencoder. Proceedings of the 58th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics, 1934–1945. link ↗
- Huang, L., Wu, L., & Wang, L. (2020). Knowledge Graph-Augmented Abstractive Summarization with Semantic-Driven Cloze Reward. Proceedings of the 58th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics, 5094–5107. link ↗
このページの引用方法
ScholarGate. (2026, June 3). Weakly Supervised Text Summarization. ScholarGate. https://scholargate.app/ja/deep-learning/weakly-supervised-text-summarization
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