Multilingual text summarization
Multilingual text summarization applies pre-trained multilingual encoder-decoder models — such as mT5 or mBART — to generate concise summaries of documents written in many languages, either within the same language (monolingual) or across languages (cross-lingual). Fine-tuning these models on multilingual summarization benchmarks like XL-Sum enables coverage of dozens of languages with a single model.
Kilderegister
Siteringer kopiert ordrett fra metodens kilderegister. Ingen påstandsnivåverifisering er underforstått fra dem.
- Xue, L., Constant, N., Roberts, A., Kale, M., Al-Rfou, R., Siddhant, A., Barua, A., & Raffel, C. (2021). mT5: A Massively Multilingual Pre-Trained Text-to-Text Transformer. Proceedings of NAACL-HLT 2021, pp. 483–498. Association for Computational Linguistics. · URL
- Hasan, T., Bhattacharjee, A., Islam, M. S., Mubasshir, K., Li, Y.-F., Kang, Y.-B., Rahman, M. S., & Shahriyar, R. (2021). XL-Sum: Large-Scale Multilingual Abstractive Summarization for 44 Languages. Findings of ACL-IJCNLP 2021, pp. 4693–4703. Association for Computational Linguistics. · URL
Kuraterte påstander
Påstander lagret i bevishovedboken, hver med sin egen vurdering.
Denne visningen finner ikke opp en påstandsvurdering når hovedboken ikke har noen.
Relaterte metoder
Generert fra metodegrafen og vist som maskinforslåtte relasjoner – ingen bevispåstand er underforstått.