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.
Kilderegister
Siteringer kopiert ordrett fra metodens kilderegister. Ingen påstandsnivåverifisering er underforstått fra dem.
- 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
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.
Den genererte relasjonsgrafen har ingen utgående relasjon for denne metoden.