Slabá supervízia pri sumarizácii textu
Slabá supervízia pri sumarizácii textu trénuje abstraktívne alebo extraktívne sumarizačné modely bez manuálne anotovaných referenčných zhrnutí. Namiesto nákladných ľudských označení využíva slabé signály — heuristické pravidlá, vzdialenú supervíziu, šumové automatické označenia alebo samoučiacie ciele — na usmernenie modelov sekvencia-sekvencia alebo transformerov k produkcii koherentných, stručných zhrnutí vstupných dokumentov.
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.
Zdroje
- 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 ↗
Ako citovať túto stránku
ScholarGate. (2026, June 3). Weakly Supervised Text Summarization. ScholarGate. https://scholargate.app/sk/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.
- SamoučenieStrojové učenie↔ compare
Našli ste na tejto stránke chybu? Nahláste ju alebo navrhnite opravu →