Bart Large Finetuned Qtsumm

🚀 QTSummデータセット

QTSummは、2023年のEMNLP論文「QTSUMM: Query-Focused Summarization over Tabular Data」で提案された、クエリに焦点を当てた表要約データセットです。元のGitHubリポジトリはhttps://github.com/yale-nlp/QTSummです。

✨ 主な機能

• 表データのクエリ中心の要約
• 長文質問応答
• 表からテキストへの変換

📦 インストール

このREADMEには具体的なインストール手順が記載されていないため、このセクションをスキップします。

💻 使用例

基本的な使用法

使用方法については、GitHubリポジトリを参照してください：https://github.com/yale-nlp/QTSumm

📚 ドキュメント

モデルの説明

yale-nlp/bart-large-finetuned-qtsumm（BARTアーキテクチャに基づく）は、facebook/bart-largeで初期化され、QTSummデータセットで微調整されています。

🔧 技術詳細

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📄 ライセンス

このプロジェクトはMITライセンスの下で提供されています。

🔖 参考文献

@misc{zhao2023qtsumm,
      title={QTSUMM: Query-Focused Summarization over Tabular Data}, 
      author={Yilun Zhao and Zhenting Qi and Linyong Nan and Boyu Mi and Yixin Liu and Weijin Zou and Simeng Han and Xiangru Tang and Yumo Xu and Arman Cohan and Dragomir Radev},
      year={2023},
      eprint={2305.14303},
      archivePrefix={arXiv},
      primaryClass={cs.CL}
}