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Text Summarize BartBaseCNN Finetune
T
Text Summarize BartBaseCNN Finetune
GilbertKrantzによって開発
BARTアーキテクチャに基づくテキスト要約モデルで、英語の科学論文の要約生成タスクに適しています。
ダウンロード数 0
リリース時間 : 12/19/2024
モデル概要
このモデルはBARTアーキテクチャに基づいており、科学論文の要約生成タスクに特化して最適化されており、長文の科学論文から重要な情報を抽出し、簡潔な要約を生成できます。
モデル特徴
科学論文要約の最適化
科学論文の特徴に特化して最適化されており、専門用語や複雑な構文をより適切に処理できます。
BARTアーキテクチャ採用
BART（双方向自己回帰トランスフォーマー）アーキテクチャを採用し、自己符号化と自己回帰の事前学習目標を組み合わせています。
高品質なトレーニングデータ
GilbertKrantz/scientific_papers-cleanedデータセットを使用してトレーニングされており、データ品質が高いです。
モデル能力
テキスト要約生成
学術文献処理
キー情報抽出
使用事例
学術研究
論文要約の自動生成
研究者が論文の核心内容を迅速に把握するのを支援
簡潔で正確な論文要約を生成
文献レビューの補助
大量の文献の核心内容を迅速に閲覧
文献調査の効率向上
出版業界
ジャーナル要約編集
編集者が投稿論文の要約を作成するのを補助
手動要約作成時間の削減
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