ScholarGate
Assistent
Machine learningDeep learning / NLP / CV

Domein-adaptieve tekstsamenvatting

Domein-adaptieve tekstsamenvatting fine-tuned of past een vooraf getraind sequentie-naar-sequentie taalmodel aan op een doelcorps van een specifiek domein, zodat samenvattingen voldoen aan domeinspecifieke woordenschat, stijl en feitelijke beperkingen. Het overbrugt de kloof tussen algemene samenvattingsmodellen, getraind op nieuws of webdata, en gespecialiseerde domeinen zoals biomedische literatuur, juridische documenten, wetenschappelijke artikelen of financiële rapporten.

Openen in MethodMindBinnenkortVideoBinnenkortDownload slides

Lees de volledige methode

Alleen voor leden

Log in met een gratis account om dit onderdeel te lezen.

Inloggen

Method map

The neighbourhood of related methods — select a node to explore.

Bronnen

  1. Fabbri, A. R., KryŜiński, W., McCann, B., Xiong, C., Socher, R., & Radev, D. (2021). SummEval: Re-evaluating Summarization Evaluation. Transactions of the Association for Computational Linguistics, 9, 391–409. DOI: 10.1162/tacl_a_00373
  2. Maynez, J., Narayan, S., Bohnet, B., & McDonald, R. (2020). On Faithfulness and Factuality in Abstractive Summarization. Proceedings of the 58th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (ACL 2020), pp. 1906–1919. DOI: 10.18653/v1/2020.acl-main.173

Deze pagina citeren

ScholarGate. (2026, June 3). Domain-adaptive Text Summarization (Domain Adaptation for Abstractive and Extractive Summarization). ScholarGate. https://scholargate.app/nl/deep-learning/domain-adaptive-text-summarization

Which method?

Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.

Compare side by side
ScholarGateDomain-adaptive Text Summarization (Domain-adaptive Text Summarization (Domain Adaptation for Abstractive and Extractive Summarization)). Geraadpleegd op 2026-06-15 via https://scholargate.app/nl/deep-learning/domain-adaptive-text-summarization · Gegevensset: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026