Machine learningDeep learning / NLP / CV

Реферирование текстов с частичной разметкой

Полуавтоматическое реферирование текстов обучает модели реферирования, используя большое количество неразмеченных текстов наряду с небольшим набором эталонных резюме, написанных человеком. Используя такие методы, как предварительное обучение языковой модели, псевдомаркировка и самообучение, эти методы существенно снижают нагрузку по аннотированию, сохраняя при этом конкурентоспособные показатели ROUGE на эталонных наборах данных.

Открыть в MethodMindСкороВидеоСкороDownload slides

Читать метод полностью

Только для участников

Войдите с бесплатным аккаунтом, чтобы прочитать этот раздел.

Войти

Источники

  1. 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. link
  2. Automatic summarization. Wikipedia. link

Как цитировать эту страницу

ScholarGate. (2026, June 3). Semi-supervised Text Summarization (Label-efficient Abstractive and Extractive Summarization). ScholarGate. https://scholargate.app/ru/deep-learning/semi-supervised-text-summarization

ScholarGateSemi-supervised Text Summarization (Semi-supervised Text Summarization (Label-efficient Abstractive and Extractive Summarization)). Получено 2026-06-15 из https://scholargate.app/ru/deep-learning/semi-supervised-text-summarization · Набор данных: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026