Fino podešena sumerizacija teksta
Fino podešena sumerizacija teksta prilagođava veliki, unapred trenirani model sekvenca-u-sekvencu — kao što su BART, T5 ili PEGASUS — za generisanje sažetih rezimea dokumenata, trenirajući ga na parovima (dokument, rezime) specifičnim za domen. Ovaj pristup daje znatno tečnije i vernije rezimee od ekstraktivnih ili generičkih pristupa, koristeći znanje kodirano u milijardama tokena tokom pretreniranja.
Pročitajte celu metodu
Prijavite se besplatnim nalogom da biste pročitali ovaj odeljak.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
+1 more
Izvori
- 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 ↗
Kako citirati ovu stranicu
ScholarGate. (2026, June 3). Fine-Tuned Pre-trained Sequence-to-Sequence Model for Text Summarization. ScholarGate. https://scholargate.app/sr/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.
- BERT-based ClassificationDuboko učenje↔ compare
- Fino-podešena klasifikacija zasnovana na BERT-uDuboko učenje↔ compare
- Fino podešeno odgovaranje na pitanjaDuboko učenje↔ compare
- Klasifikacija zasnovana na RoBERTa modeluDuboko učenje↔ compare
- Ugrađivanje rečenicaDuboko učenje↔ compare
Citirana u
Uočili ste grešku na ovoj stranici? Prijavite je ili predložite ispravku →