Machine learningDeep learning / NLP / CV

Tóm tắt văn bản có thể giải thích

Tóm tắt văn bản có thể giải thích (Explainable Text Summarization) bổ sung cho các mô hình tóm tắt tự động — khai thác hoặc trừu tượng — bằng các phương pháp giải thích hậu kiểm (post-hoc) hoặc tích hợp sẵn (built-in) để tiết lộ những câu, token, hoặc mẫu chú ý nào của nguồn đã thúc đẩy mỗi câu đầu ra. Mục tiêu là kiểm toán tính trung thực, phát hiện sự ảo giác (hallucination), và xây dựng lòng tin vào kết quả đầu ra của mô hình trong các bối cảnh có rủi ro cao như xem xét tài liệu y tế hoặc pháp lý.

Mở trong MethodMindSắp ra mắtVideoSắp ra mắtDownload slides

Đọc toàn bộ phương pháp

Chỉ dành cho thành viên

Đăng nhập bằng tài khoản miễn phí để đọc phần này.

Đăng nhập

Method map

The neighbourhood of related methods — select a node to explore.

Nguồn tài liệu

  1. Atanasova, P., Simonsen, J. G., Lioma, C., & Augenstein, I. (2020). A diagnostic study of explainability techniques for text classification. In Proceedings of the 2020 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing (EMNLP), 3256–3274. Association for Computational Linguistics. link
  2. Maynez, J., Narayan, S., Bohnet, B., & McDonald, R. (2020). On Faithfulness and Factuality in Abstractive Summarization. In Proceedings of the 58th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (ACL), 1906–1919. link

Cách trích dẫn trang này

ScholarGate. (2026, June 3). Explainable Text Summarization (XAI-augmented Abstractive and Extractive Summarization). ScholarGate. https://scholargate.app/vi/deep-learning/explainable-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.

Compare side by side

Được tham chiếu bởi

ScholarGateExplainable Text Summarization (Explainable Text Summarization (XAI-augmented Abstractive and Extractive Summarization)). Truy cập ngày 2026-06-15 từ https://scholargate.app/vi/deep-learning/explainable-text-summarization · Bộ dữ liệu: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026