방법 증거 기록
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.
원본 기록
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Semi-supervised Text Summarization (Label-efficient Abstractive and Extractive Summarization)
분류학적 방법 기록 · 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
큐레이션된 주장
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관련 방법
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