PulseAugur
实时 06:44:29
English(EN) Optimizing Abstractive Summarization With Fine-Tuned PEGASUS

微调的PEGASUS模型在抽取式摘要方面达到最先进水平

研究人员在XL-Sum英文语料库上对PEGASUS模型进行了微调,以改进抽取式文本摘要。该微调模型在XL-Sum英文语料库上取得了最先进的性能,ROUGE分数显著提高。具体而言,与基线mT5模型相比,ROUGE-1提高了4.04%,ROUGE-2提高了15.25%,ROUGE-L提高了3.39%。 AI

影响 在XL-Sum英文语料库上为抽取式摘要设定了新的基准,可能影响文本摘要的未来研究和应用。

排序理由 该项目是一篇研究论文,详细介绍了在特定语料库(XL-Sum英文)上对现有模型(PEGASUS)进行微调,以通过标准指标(ROUGE)衡量的任务(抽取式摘要)取得改进性能。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]

在 arXiv cs.CL 阅读 →

AI 生成摘要 · Google Gemini · 来自 1 个来源。 我们如何撰写摘要 →

微调的PEGASUS模型在抽取式摘要方面达到最先进水平

报道来源 [1]

  1. arXiv cs.CL TIER_1 English(EN) · Farig Yousuf Sadeque ·

    Optimizing Abstractive Summarization With Fine-Tuned PEGASUS

    Abstractive text summarization is the technique of generating a short and concise summary comprising the salient ideas of a source text without making a subset of the salient sentences from the source text. The introduction of transformer models such as BART, T5, and PEGASUS has …