Багатомовне узагальнення тексту
Багатомовне узагальнення тексту застосовує попередньо навчені багатомовні моделі типу «кодер-декодер» — такі як mT5 або mBART — для генерації стислих резюме документів, написаних багатьма мовами, як в межах однієї мови (мономовне), так і між різними мовами (міжмовне). Додаткове навчання (fine-tuning) цих моделей на багатомовних бенчмарках узагальнення, як-от XL-Sum, дозволяє охопити десятки мов за допомогою однієї моделі.
Читати метод повністю
Увійдіть із безкоштовним обліковим записом, щоб прочитати цей розділ.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Джерела
- Xue, L., Constant, N., Roberts, A., Kale, M., Al-Rfou, R., Siddhant, A., Barua, A., & Raffel, C. (2021). mT5: A Massively Multilingual Pre-Trained Text-to-Text Transformer. Proceedings of NAACL-HLT 2021, pp. 483–498. Association for Computational Linguistics. link ↗
- Hasan, T., Bhattacharjee, A., Islam, M. S., Mubasshir, K., Li, Y.-F., Kang, Y.-B., Rahman, M. S., & Shahriyar, R. (2021). XL-Sum: Large-Scale Multilingual Abstractive Summarization for 44 Languages. Findings of ACL-IJCNLP 2021, pp. 4693–4703. Association for Computational Linguistics. link ↗
Як цитувати цю сторінку
ScholarGate. (2026, June 3). Multilingual Text Summarization. ScholarGate. https://scholargate.app/uk/deep-learning/multilingual-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.
- Точне налаштування резюмування текстуГлибоке навчання↔ compare
- Класифікація на основі багатомовного RoBERTaГлибоке навчання↔ compare
- Багатомовний трансформерГлибоке навчання↔ compare
- Векторні представлення реченьГлибоке навчання↔ compare
Помітили помилку на цій сторінці? Повідомте про неї або запропонуйте виправлення →