ScholarGate
Asistent
Machine learningDeep learning / NLP / CV

Polo-dohľadové sumarizovanie textu

Polo-dohľadové sumarizovanie textu trénuje modely na sumarizáciu s využitím veľkého množstva neoznačeného textu popri malej sade referenčných zhrnutí napísaných ľuďmi. Použitím techník ako predtrénovanie jazykového modelu, pseudo-označovanie a samotréning tieto metódy podstatne znižujú záťaž anotácií pri zachovaní konkurencieschopných ROUGE skóre na referenčných dátových súboroch.

Otvoriť v MethodMindČoskoroVideoČoskoroDownload slides

Prečítať celú metódu

Len pre členov

Ak si chcete prečítať túto sekciu, prihláste sa s bezplatným účtom.

Prihlásiť sa

Zdroje

  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 ↗

Ako citovať túto stránku

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

Našli ste na tejto stránke chybu? Nahláste ju alebo navrhnite opravu →

ScholarGate — Semi-supervised Text Summarization (Semi-supervised Text Summarization (Label-efficient Abstractive and Extractive Summarization)). Získané 2026-06-15 z https://scholargate.app/sk/deep-learning/semi-supervised-text-summarization · Dátová sada: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026