Machine learningDeep learning / NLP / CV
다국어 텍스트 요약
다국어 텍스트 요약은 mT5 또는 mBART와 같은 사전 훈련된 다국어 인코더-디코더 모델을 적용하여, 동일 언어(단일 언어) 또는 언어 간(교차 언어)으로 작성된 문서의 간결한 요약을 생성합니다. XL-Sum과 같은 다국어 요약 벤치마크에서 이러한 모델을 미세 조정하면 단일 모델로 수십 개의 언어를 포괄할 수 있습니다.
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출처
- 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 ↗
이 페이지 인용 방법
ScholarGate. (2026, June 3). Multilingual Text Summarization. ScholarGate. https://scholargate.app/ko/deep-learning/multilingual-text-summarization
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