Sumarizarea textului cu supervizare slabă
Sumarizarea textului cu supervizare slabă antrenează modele de sumarizare abstractivă sau extractivă fără rezumate de referință adnotate manual. În loc de etichete umane costisitoare, aceasta exploatează semnale slabe — reguli euristice, supervizare la distanță, etichete automate zgomotoase sau obiective auto-supervizate — pentru a ghida modelele secvență-la-secvență sau transformator spre producerea de rezumate coerente și concise ale documentelor de intrare.
Citește metoda completă
Autentifică-te cu un cont gratuit pentru a citi această secțiune.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Surse
- 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 ↗
- 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 ↗
Cum se citează această pagină
ScholarGate. (2026, June 3). Weakly Supervised Text Summarization. ScholarGate. https://scholargate.app/ro/deep-learning/weakly-supervised-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.
- Învățare auto-supervizatăÎnvățare automată↔ compare
Ai observat o problemă pe această pagină? Raportează sau sugerează o corectură →