B

Bart Finetuned Keyphrase Extraction

aglazkovaによって開発
BART - baseモデルを基に微調整されたキーワード生成モデルで、科学文献やニューステキストのキーワード抽出タスクに適しています。
ダウンロード数 94.18k
リリース時間 : 5/9/2023

モデル概要

このモデルはBARTアーキテクチャに基づくシーケンスツーシーケンスモデルで、キーワード生成タスクに特化して微調整されています。学術論文やニュース記事などのテキストから自動的にキーフレーズを抽出することができ、異分野での応用もサポートしています。

モデル特徴

異分野適応性
コンピュータサイエンス、生物医学、ニュースなどの複数の分野のテキストで微調整されており、良好な異分野適応性を持っています。
効率的なキーワード抽出
ヒューリスティックアルゴリズムで最適化されており、多項式時間計算量でキーワード抽出を完了することができます。
多データセット訓練
Krapivin、Inspec、KPTimesなどの複数の専門キーワードデータセットで訓練されています。

モデル能力

学術文献のキーワード抽出
ニュース記事のキーワード生成
異分野テキスト分析
自動要約支援

使用事例

学術研究
論文のキーワード自動生成
学術論文に対して規範に沿ったキーワードリストを自動生成します。
文献索引の効率と検索の正確性を向上させます。
ニュースメディア
ニュース記事のタグ生成
ニュース記事に対して自動的に内容タグを生成します。
内容の分類と整理の効率を向上させます。
AIbase
未来を切り開く、あなたのAIソリューション知識ベース
© 2025AIbase