Streszczanie wielojęzycznych tekstów
Streszczanie wielojęzycznych tekstów wykorzystuje wstępnie wytrenowane wielojęzyczne modele kodująco-dekodujące — takie jak mT5 lub mBART — do generowania zwięzłych streszczeń dokumentów napisanych w wielu językach, albo w tym samym języku (monolingwalne), albo w różnych językach (międzyjęzykowe). Dostrajanie tych modeli na wielojęzycznych zbiorach danych do streszczania, takich jak XL-Sum, umożliwia objęcie kilkudziesięciu języków jednym modelem.
Przeczytaj pełny opis metody
Zaloguj się na bezpłatne konto, aby przeczytać tę sekcję.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Źródła
- 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. link ↗
- 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. link ↗
Jak cytować tę stronę
ScholarGate. (2026, June 3). Multilingual Text Summarization. ScholarGate. https://scholargate.app/pl/deep-learning/multilingual-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.
- Dostrajanie podsumowywania tekstuUczenie głębokie↔ compare
- Klasyfikacja oparta na wielojęzycznym modelu RoBERTaUczenie głębokie↔ compare
- Wielojęzyczny transformatorUczenie głębokie↔ compare
- Osadzanie zdańUczenie głębokie↔ compare
Widzisz błąd na tej stronie? Zgłoś go lub zaproponuj poprawkę →