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Summary Loop46

philippelabanによって開発
GPT2アーキテクチャに基づく英語要約生成モデルで、CNN/DailyMailデータセットで訓練され、複数候補要約の生成と評価をサポートします。
ダウンロード数 16
リリース時間 : 3/2/2022

モデル概要

このモデルはGPT2アーキテクチャに基づくテキスト要約生成モデルで、英語のドキュメントから重要な情報を抽出して簡潔な要約を生成するために特別に設計されています。複数の候補要約を生成し、自動的に評価することができます。

モデル特徴

複数候補要約生成
複数の候補要約を同時に生成し、品質評価を提供することができます。
CNN/DailyMailを基にした訓練
高品質のニュース要約データセットで訓練されており、ニュース系のテキスト要約に適しています。
ビームサーチ最適化
ビームサーチアルゴリズムを使用して要約の品質を向上させます。

モデル能力

英語テキスト要約
複数候補要約生成
要約品質評価

使用事例

ニュース要約
ニュース記事の自動要約
長いニュース記事に対して簡潔な要約を生成します。
選択できる複数の候補要約を生成することができます。
内容抽出
ドキュメントの重要情報抽出
技術文書やレポートから核心的な内容を抽出します。
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