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Bart Base Cnn

ainizeによって開発
このモデルはCNN/DailyMail要約データセットで微調整されたbart-baseモデルで、テキスト要約生成タスクに長けています。
ダウンロード数 749
リリース時間 : 3/2/2022

モデル概要

BARTアーキテクチャのシーケンス-to-シーケンスモデルで、ニュース要約生成タスクに特化して微調整され、長文から重要な情報を抽出して簡潔な要約を生成できます。

モデル特徴

双方向エンコーダアーキテクチャ
BERT方式の双方向エンコーダとGPT方式の自己回帰デコーダを組み合わせ、理解と生成の能力を兼ね備えています。
革新的な事前学習タスク
テキスト埋め込み方案と文の並べ替えタスクを用いて事前学習を行い、テキスト理解能力を強化します。
効率的な要約生成
CNN/DailyMailデータセットで微調整され、ROUGE指標が最大6点向上します(原論文による)。

モデル能力

ニュース要約生成
長文圧縮
重要情報抽出

使用事例

ニュースメディア
ニュースブリーフィング生成
長いニュース記事から自動的に要点を抽出して要約を生成します。
人間の書き方に沿った簡潔な要約を生成します。
コンテンツ分析
文書要約
技術文書やレポートに対して実行要約を生成します。
原文の重要情報を保持した濃縮版を生成します。
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