Verklaarbare Tekstsamenvatting
Verklaarbare Tekstsamenvatting (Explainable Text Summarization) verrijkt automatische samenvattingsmodellen — extractief of abstractief — met post-hoc of ingebouwde verklaringsmethoden die onthullen welke brinzinnen, tokens of aandachtspatronen elke uitvoerzin hebben aangestuurd. Het doel is om de getrouwheid te controleren, hallucinaties op te sporen en vertrouwen op te bouwen in modeluitvoer in kritieke toepassingen zoals medische of juridische documentbeoordeling.
Lees de volledige methode
Log in met een gratis account om dit onderdeel te lezen.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Bronnen
- Atanasova, P., Simonsen, J. G., Lioma, C., & Augenstein, I. (2020). A diagnostic study of explainability techniques for text classification. In Proceedings of the 2020 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing (EMNLP), 3256–3274. Association for Computational Linguistics. link ↗
- Maynez, J., Narayan, S., Bohnet, B., & McDonald, R. (2020). On Faithfulness and Factuality in Abstractive Summarization. In Proceedings of the 58th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (ACL), 1906–1919. link ↗
Deze pagina citeren
ScholarGate. (2026, June 3). Explainable Text Summarization (XAI-augmented Abstractive and Extractive Summarization). ScholarGate. https://scholargate.app/nl/deep-learning/explainable-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.
- Uitlegbare BERT-gebaseerde ClassificatieDeep learning↔ compare
- Explainable Named Entity RecognitionDeep learning↔ compare
- Uitlegbare TransformerDeep learning↔ compare
- Fijnafgestemde tekstsamenvattingDeep learning↔ compare
- Sentence EmbeddingsDeep learning↔ compare
- Transfer Learning met TekstsamenvattingDeep learning↔ compare
Geciteerd door
Een fout op deze pagina gezien? Meld het of stel een correctie voor →