ScholarGate
Асистент
Machine learningDeep learning / NLP / CV

Напівкероване узагальнення тексту

Напівкероване узагальнення тексту тренує моделі узагальнення, використовуючи великі обсяги нерозмічених текстів поряд із невеликою кількістю еталонних резюме, написаних людьми. Використовуючи такі методи, як попереднє тренування мовних моделей, псевдорозмітка та самонавчання, ці методи суттєво зменшують навантаження з анотування, зберігаючи при цьому конкурентоспроможні показники ROUGE на еталонних наборах даних.

Відкрити у MethodMindНезабаромВідеоНезабаромDownload slides

Читати метод повністю

Лише для учасників

Увійдіть із безкоштовним обліковим записом, щоб прочитати цей розділ.

Увійти

Джерела

  1. He, J., Zhou, C., Ma, X., Berg-Kirkpatrick, T., & Neubig, G. (2020). Revisiting Semi-Supervised Learning for Neural Sequence Generation. In Proceedings of ICLR 2020. link
  2. Automatic summarization. Wikipedia. link

Як цитувати цю сторінку

ScholarGate. (2026, June 3). Semi-supervised Text Summarization (Label-efficient Abstractive and Extractive Summarization). ScholarGate. https://scholargate.app/uk/deep-learning/semi-supervised-text-summarization

ScholarGateSemi-supervised Text Summarization (Semi-supervised Text Summarization (Label-efficient Abstractive and Extractive Summarization)). Отримано 2026-06-15 з https://scholargate.app/uk/deep-learning/semi-supervised-text-summarization · Набір даних: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026