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Bert2bert Cnn Daily Mail

patrickvonplatenによって開発
BERT2BERTアーキテクチャに基づく要約生成モデルで、CNN/DailyMailデータセットに特化してファインチューニングされており、ニュース記事の要約タスクに適しています。
ダウンロード数 1,072
リリース時間 : 3/2/2022

モデル概要

このモデルはBERT2BERTアーキテクチャに基づくエンコーダ-デコーダモデルで、CNN/DailyMailニュース要約データセットに特化してファインチューニングされており、高品質なニュース記事の要約を生成できます。

モデル特徴

高品質な要約生成
CNN/DailyMailテストセットでROUGE-2スコア18.6853を達成し、一貫性があり正確なニュース要約を生成できます。
ウォームスタートBERTベース
事前学習済みBERTモデルをベースとして利用し、ウォームスタート方式でトレーニング効率とモデル性能を向上させています。
エンコーダ-デコーダアーキテクチャ
Transformerアーキテクチャのエンコーダ-デコーダ構造を採用しており、シーケンス間のテキスト生成タスクに適しています。

モデル能力

ニュース記事要約生成
長文圧縮
キー情報抽出

使用事例

ニュースメディア
ニュース記事自動要約
長文ニュース記事に対して簡潔で正確な要約を生成
CNN/DailyMailテストセットでROUGE-Lスコア28.191を達成
コンテンツアグリゲーション
複数ソースニュース要約
異なるソースからのニュースコンテンツに対して統一的な要約を生成
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