Sumarização de Texto Adaptada ao Domínio
A sumarização de texto adaptada ao domínio ajusta ou adapta um modelo de linguagem pré-treinado de sequência para sequência em um corpus do domínio alvo, de modo que os resumos estejam em conformidade com o vocabulário, estilo e restrições factuais específicos do domínio. Ela preenche a lacuna entre modelos de sumarização de propósito geral treinados em dados de notícias ou da web e domínios especializados, como literatura biomédica, documentos legais, artigos científicos ou relatórios financeiros.
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Fontes
- 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 ↗
Como citar esta página
ScholarGate. (2026, June 3). Domain-adaptive Text Summarization (Domain Adaptation for Abstractive and Extractive Summarization). ScholarGate. https://scholargate.app/pt/deep-learning/domain-adaptive-text-summarization
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- Classificação baseada em BERT com adaptação de domínioAprendizado profundo↔ comparar
- Reconhecimento de Entidades Nomeadas Adaptativo ao DomínioAprendizado profundo↔ comparar
- Sumarização de Texto AjustadaAprendizado profundo↔ comparar
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