Semi-supervised Text Summarization
Semi-supervised text summarization trains summarization models by leveraging large amounts of unlabeled text alongside a small set of human-written reference summaries. By using techniques such as language-model pretraining, pseudo-labeling, and self-training, these methods substantially reduce the annotation burden while maintaining competitive ROUGE scores on benchmark datasets.
Înregistrare sursă
Citările sunt copiate integral din înregistrarea sursă a metodei. Nu se inferă nicio verificare la nivel de afirmație din acestea.
- He, J., Zhou, C., Ma, X., Berg-Kirkpatrick, T., & Neubig, G. (2020). Revisiting Semi-Supervised Learning for Neural Sequence Generation. In Proceedings of ICLR 2020. · URL
- Automatic summarization. Wikipedia. · URL
Afirmații curate
Afirmațiile sunt stocate în registrul dovezilor, fiecare cu propria evaluare.
Această vizualizare nu inventează o evaluare a afirmației dacă registrul nu conține una.
Metode conexe
Generate din graful metodelor și afișate ca relații sugerate automat — nu se inferă nicio afirmație de dovadă.
Graful relațiilor generate nu are nicio relație de ieșire pentru această metodă.