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MEETING SUMMARY BART LARGE XSUM SAMSUM DIALOGSUM
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MEETING SUMMARY BART LARGE XSUM SAMSUM DIALOGSUM

knkarthickによって開発
BART-largeアーキテクチャに基づくシーケンスツーシーケンスモデルで、会議要約タスクに特化して微調整され、複数のデータセットでの学習に対応しています。
テキスト生成
Transformers
 英語オープンソースライセンス:Apache-2.0#多シナリオテキスト要約#BART微調整モデル#高ROUGEスコア
ダウンロード数 123
リリース時間 : 3/2/2022

モデル概要

このモデルはfacebook/bart-large-xsumを微調整して得られたもので、抽象的なテキスト要約の生成に特化しており、特に会話や会議シナリオの要約タスクを得意としています。

モデル特徴

複数データセットでの学習
cnndaily/newyorkdaily/xsum/samsum/dialogsumなどの複数の要約データセットで微調整されています。
会話シナリオの最適化
特に会議記録や会話要約シナリオに対して最適化されています。
抽象的な要約能力
単純な抽出型ではなく、意味的に首尾一貫した要約を生成することができます。

モデル能力

テキスト要約生成
会話内容の圧縮
会議記録の簡素化

使用事例

会議記録の処理
自動会議議事録生成
長い会議の会話を自動的に簡潔な要点要約に変換します。
人間の文章習慣に合った会議議事録を生成します。
ニュース要約
ニュース内容の簡素化
長いニュース記事から核心的な内容を抽出します。
重要な情報を保持した短いニュース要約を生成します。
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