การสรุปความแบบอาศัยการกำกับดูแลแบบอ่อน (Weakly Supervised Text Summarization)
การสรุปความแบบอาศัยการกำกับดูแลแบบอ่อนเป็นการฝึกโมเดลการสรุปความเชิงนามธรรม (abstractive) หรือเชิงสกัด (extractive) โดยไม่ต้องใช้ข้อมูลสรุปอ้างอิงที่มนุษย์สร้างขึ้นมาโดยเฉพาะ แต่จะใช้ประโยชน์จากสัญญาณอ่อน (weak signals) ซึ่งอาจเป็นกฎเชิงอรรถวิธี (heuristic rules) การกำกับดูแลระยะไกล (distant supervision) ป้ายกำกับอัตโนมัติที่มีสัญญาณรบกวน (noisy automatic labels) หรือวัตถุประสงค์การเรียนรู้แบบกำกับดูแลตนเอง (self-supervised objectives) เพื่อชี้นำโมเดลแบบ sequence-to-sequence หรือ transformer ให้สร้างบทสรุปที่สอดคล้องกันและกระชับจากเอกสารนำเข้า
อ่านวิธีฉบับเต็ม
เข้าสู่ระบบด้วยบัญชีฟรีเพื่ออ่านส่วนนี้
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
แหล่งอ้างอิง
- 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 ↗
วิธีอ้างอิงหน้านี้
ScholarGate. (2026, June 3). Weakly Supervised Text Summarization. ScholarGate. https://scholargate.app/th/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.
- การเรียนรู้แบบกำกับดูแลตนเองการเรียนรู้ของเครื่อง↔ compare