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Mbart Finetune En Cnn
M
Mbart Finetune En Cnn
eslamxmによって開発
MBART-large-50をファインチューニングした英語の抽象的要約モデルで、CNN/DailyMailデータセットで訓練されており、ニュース記事の簡潔な要約生成に優れています。
ダウンロード数 19
リリース時間 : 6/16/2022
モデル概要
このモデルはシーケンス・ツー・シーケンスの抽象的要約モデルで、英語のニュース記事に特化して最適化されており、長文から重要な情報を抽出して流暢な要約を生成できます。
モデル特徴
高品質な抽象的要約
原文の意味を理解し、直接抽出しない流暢な要約を生成可能
ニュース分野に最適化
CNN/DailyMailニュース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に適しています
多言語事前学習基盤
多言語MBARTモデルを基盤としており、強力な言語横断的理解能力を有しています
モデル能力
英語テキスト理解
抽象的要約生成
長文処理
重要情報抽出
使用事例
ニュースメディア
ニュース自動要約
オンラインニュースプラットフォーム向けに記事の要約を自動生成
Rouge-1スコア37.69で、記事の要点を効果的に捕捉可能
コンテンツアグリゲーション
ニュースアグリゲーションアプリ向けに統一フォーマットの短い要約を生成
研究支援
文献速読
研究者が長文の主要内容を素早く把握するのを支援
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