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Bart Base Xsum
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Bart Base Xsum

morenolqによって開発
facebook/bart-baseをxsumデータセットでファインチューニングした要約生成モデルで、簡潔で正確な要約を生成するのに優れています。
テキスト生成
Transformers
オープンソースライセンス:Apache-2.0#ニュース要約生成#高ROUGEスコア#BARTファインチューニング
ダウンロード数 15
リリース時間 : 9/18/2022

モデル概要

このモデルはBARTアーキテクチャに基づく事前学習モデルで、特に要約生成タスク向けにファインチューニングされており、ニュース記事の短い要約生成に特に適しています。

モデル特徴

効率的な要約生成
XSUMデータセットで優れたパフォーマンスを発揮し、簡潔で正確なニュース要約を生成できます。
複数データセットへの適応
XSUMデータセットだけでなく、CNN/DailyMailなど異なるスタイルの要約生成タスクにも適応可能です。
安定したトレーニングプロセス
10エポックのトレーニングを経て、検証指標が安定して向上し、良好なトレーニング収束性を示しています。

モデル能力

テキスト要約生成
ニュース内容の抽出
長文テキストの圧縮

使用事例

ニュースメディア
ニュース要約生成
長文ニュース記事から自動的に簡潔な要約を生成
XSUMテストセットでROUGE-1スコア38.6513
コンテンツ分析
ドキュメント内容の抽出
長文ドキュメントからキー情報を抽出
CNN/DailyMailテストセットでROUGE-1スコア14.9833
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