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Sumarização de Texto Fracamente Supervisionada

A sumarização de texto fracamente supervisionada treina modelos de sumarização abstrativa ou extrativa sem resumos de referência anotados manualmente. Em vez de rótulos humanos custosos, ela explora sinais fracos — regras heurísticas, supervisão distante, rótulos automáticos ruidosos ou objetivos auto-supervisionados — para guiar modelos sequenciais ou baseados em transformadores na produção de resumos coerentes e concisos de documentos de entrada.

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Sumarização de Texto Fracamente Supervisionada
Aprendizado Autossupervi…

Fontes

  1. Amplayo, R. K., & Lapata, M. (2020). Unsupervised Opinion Summarization with Noisy Autoencoder. Proceedings of the 58th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics, 1934–1945. link
  2. Huang, L., Wu, L., & Wang, L. (2020). Knowledge Graph-Augmented Abstractive Summarization with Semantic-Driven Cloze Reward. Proceedings of the 58th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics, 5094–5107. link

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ScholarGate. (2026, June 3). Weakly Supervised Text Summarization. ScholarGate. https://scholargate.app/pt/deep-learning/weakly-supervised-text-summarization

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ScholarGateWeakly supervised text summarization (Weakly Supervised Text Summarization). Recuperado em 2026-06-15 de https://scholargate.app/pt/deep-learning/weakly-supervised-text-summarization · Conjunto de dados: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026