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.
Bronrecord
Citaten letterlijk overgenomen uit het bronrecord van de methode. Hieruit wordt geen verificatie op claimniveau afgeleid.
- 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
Gecureerde claims
Claims opgeslagen in het bewijsregister, elk met zijn eigen beoordeling.
Deze weergave verzint geen claimbeoordeling als het register er geen heeft.
Gerelateerde methoden
Gegenereerd uit de methodegraaf en getoond als machinaal voorgestelde relaties — er wordt geen bewijsclaim afgeleid.
De gegenereerde relatiegraaf heeft geen uitgaande relatie voor deze methode.