手法証拠記録
Semi-supervised Text Summarization
Semi-supervised text summarization trains summarization models by leveraging large amounts of unlabeled text alongside a small set of human-written reference summaries. By using techniques such as language-model pretraining, pseudo-labeling, and self-training, these methods substantially reduce the annotation burden while maintaining competitive ROUGE scores on benchmark datasets.
出典記録
引用は手法の出典記録からそのままコピーされています。それらからレベルごとの検証は推論されません。
Semi-supervised Text Summarization (Label-efficient Abstractive and Extractive Summarization)
分類的手法記録 · ml-model / deep-learning
- 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. · URL
- Automatic summarization. Wikipedia. · URL
キュレーションされた主張
主張は証拠台帳に永続化され、それぞれが独自の評価を持っています。
まだキュレーションされた主張はありません
このビューは、台帳に主張評価がない場合、主張評価を生成しません。
関連手法
手法グラフから生成され、機械が提案した関係として表示されます — 証拠主張は推論されません。
まだ関連手法はありません
生成された関係グラフには、この手法への出力関係がありません。