Sumarizare text semi-supervizată

Sumarizarea textului semi-supervizată antrenează modele de sumarizare prin valorificarea unor cantități mari de text neetichetat, alături de un set mic de rezumate de referință scrise de oameni. Prin utilizarea unor tehnici precum pre-antrenarea modelelor lingvistice, etichetarea pseudo-simbolică (pseudo-labeling) și auto-antrenarea (self-training), aceste metode reduc substanțial sarcina de adnotare, menținând în același timp scoruri ROUGE competitive pe seturi de date de referință.