การสรุปความแบบปรับตามโดเมน
การสรุปความแบบปรับตามโดเมน (Domain-adaptive text summarization) คือการปรับแต่งหรือดัดแปลงโมเดลภาษาแบบลำดับต่อลำดับ (sequence-to-sequence language model) ที่ได้รับการฝึกฝนล่วงหน้า (pre-trained) บนคลังข้อมูลเป้าหมาย เพื่อให้บทสรุปสอดคล้องกับคำศัพท์ รูปแบบ และข้อจำกัดเชิงข้อเท็จจริงเฉพาะของโดเมนนั้นๆ เป็นการเชื่อมช่องว่างระหว่างโมเดลสรุปความทั่วไปที่ฝึกฝนบนข้อมูลข่าวสารหรือเว็บ กับโดเมนเฉพาะทาง เช่น วรรณกรรมชีวการแพทย์ เอกสารทางกฎหมาย บทความวิชาการ หรือรายงานทางการเงิน
อ่านวิธีฉบับเต็ม
เข้าสู่ระบบด้วยบัญชีฟรีเพื่ออ่านส่วนนี้
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
แหล่งอ้างอิง
- Fabbri, A. R., KryŜiński, W., McCann, B., Xiong, C., Socher, R., & Radev, D. (2021). SummEval: Re-evaluating Summarization Evaluation. Transactions of the Association for Computational Linguistics, 9, 391–409. DOI: 10.1162/tacl_a_00373 ↗
- Maynez, J., Narayan, S., Bohnet, B., & McDonald, R. (2020). On Faithfulness and Factuality in Abstractive Summarization. Proceedings of the 58th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (ACL 2020), pp. 1906–1919. DOI: 10.18653/v1/2020.acl-main.173 ↗
วิธีอ้างอิงหน้านี้
ScholarGate. (2026, June 3). Domain-adaptive Text Summarization (Domain Adaptation for Abstractive and Extractive Summarization). ScholarGate. https://scholargate.app/th/deep-learning/domain-adaptive-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.
- การจำแนกประเภทโดยใช้ BERTการเรียนรู้เชิงลึก↔ compare
- การจำแนกประเภทแบบ BERT ที่ปรับให้เข้ากับโดเมนการเรียนรู้เชิงลึก↔ compare
- การรู้จำสิ่งอ้างอิงเฉพาะที่ปรับตามโดเมนการเรียนรู้เชิงลึก↔ compare
- การสรุปความข้อความแบบปรับละเอียดการเรียนรู้เชิงลึก↔ compare
- การสรุปความข้อความหลายรูปแบบ (Multimodal Text Summarization)การเรียนรู้เชิงลึก↔ compare
- การเรียนรู้แบบถ่ายโอนกับการสรุปข้อความการเรียนรู้เชิงลึก↔ compare