Machine learningDeep learning / NLP / CV
텍스트 요약에서의 전이 학습
텍스트 요약에서의 전이 학습은 T5, BART, PEGASUS와 같이 광범위한 텍스트 코퍼스에서 사전 학습된 대규모 언어 모델을 문서를 더 짧고 일관성 있는 요약으로 압축하는 작업에 적용합니다. 학습된 언어 지식을 재사용하고 도메인별 원본 문서와 참조 요약 쌍으로 미세 조정함으로써, 이 접근 방식은 적은 양의 레이블링된 데이터 요구 사항으로도 강력한 요약 품질을 달성합니다.
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출처
- Raffel, C., Shazeer, N., Roberts, A., Lee, K., Narang, S., Matena, M., Zhou, Y., Li, W., & Liu, P. J. (2020). Exploring the limits of transfer learning with a unified text-to-text transformer. Journal of Machine Learning Research, 21(140), 1–67. link ↗
- Lewis, M., Liu, Y., Goyal, N., Ghahravi, M., Mohamed, A., Chen, D., Levy, O., & Zettlemoyer, L. (2020). BART: Denoising sequence-to-sequence pre-training for natural language generation, translation, and comprehension. In Proceedings of the 58th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (pp. 7871–7880). ACL. DOI: 10.18653/v1/2020.acl-main.703 ↗
이 페이지 인용 방법
ScholarGate. (2026, June 3). Transfer Learning with Neural Text Summarization. ScholarGate. https://scholargate.app/ko/deep-learning/transfer-learning-with-text-summarization
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- BERT 기반 분류딥러닝↔ compare
- 미세 조정 텍스트 요약딥러닝↔ compare
- 문장 임베딩딥러닝↔ compare
- 개체명 인식(Named Entity Recognition)을 활용한 전이 학습딥러닝↔ compare