Domene-adaptiv tekstoppsummering
Domene-adaptiv tekstoppsummering finjusterer eller tilpasser en forhåndstrent sekvens-til-sekvens språkmodell på et måldomene-korpus slik at sammendragene overholder domenespesifikke vokabular-, stil- og faktabaserte begrensninger. Det bygger bro over gapet mellom generelle oppsummeringsmodeller trent på nyhets- eller webtdata og spesialiserte domener som biomedisinsk litteratur, juridiske dokumenter, vitenskapelige artikler eller finansrapporter.
Les hele metoden
Logg inn med en gratis konto for å lese denne delen.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Kilder
- 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 ↗
- 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 ↗
Slik siterer du denne siden
ScholarGate. (2026, June 3). Domain-adaptive Text Summarization (Domain Adaptation for Abstractive and Extractive Summarization). ScholarGate. https://scholargate.app/no/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.
- BERT-basert klassifiseringDyp læring↔ compare
- Domene-adaptiv BERT-basert klassifiseringDyp læring↔ compare
- Domene-adaptiv navngitt enhetsgjenkjenningDyp læring↔ compare
- Finjustert tekstoppsummeringDyp læring↔ compare
- Multimodal tekstoppsummeringDyp læring↔ compare
- Overføringslæring med tekstoppsummeringDyp læring↔ compare
Funnet en feil på denne siden? Rapporter eller foreslå en rettelse →