Jemné doladenie sumarizácie textu
Jemné doladenie sumarizácie textu adaptuje veľký predtrénovaný sekvenčne-sekvenčný model — ako napríklad BART, T5 alebo PEGASUS — na generovanie stručných zhrnutí dokumentov trénovaním na pároch (dokument, zhrnutie) špecifických pre danú doménu. Tento prístup prináša podstatne plynulejšie a verné zhrnutia ako extraktívne alebo všeobecné prístupy tým, že využíva vedomosti zakódované v miliardách predtrénovacích tokenov.
Prečítať celú metódu
Ak si chcete prečítať túto sekciu, prihláste sa s bezplatným účtom.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
+1 more
Zdroje
- Zhang, J., Zhao, Y., Saleh, M., & Liu, P. J. (2020). PEGASUS: Pre-training with Extracted Gap-sentences for Abstractive Summarization. Proceedings of the 37th International Conference on Machine Learning (ICML), 119, 11328–11339. link ↗
- Lewis, M., Liu, Y., Goyal, N., Ghazvininejad, M., Mohamed, A., Levy, O., Stoyanov, V., & Zettlemoyer, L. (2020). BART: Denoising Sequence-to-Sequence Pre-training for Natural Language Generation, Translation, and Comprehension. Proceedings of the 58th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (ACL), 7871–7880. DOI: 10.18653/v1/2020.acl-main.703 ↗
Ako citovať túto stránku
ScholarGate. (2026, June 3). Fine-Tuned Pre-trained Sequence-to-Sequence Model for Text Summarization. ScholarGate. https://scholargate.app/sk/deep-learning/fine-tuned-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.
- Klasifikácia založená na BERTHlboké učenie↔ compare
- Jemne doladená klasifikácia založená na BERTHlboké učenie↔ compare
- Jemne doladené odpovedanie na otázkyHlboké učenie↔ compare
- Klasifikácia založená na RoBERTaHlboké učenie↔ compare
- Vektorové reprezentácie vietHlboké učenie↔ compare
Odkazujú sem
Našli ste na tejto stránke chybu? Nahláste ju alebo navrhnite opravu →