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MEETING SUMMARY BART LARGE XSUM SAMSUM DIALOGSUM AMI

knkarthickによって開発
BART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、会議や対話の要約タスクに特化してファインチューニングされており、様々な対話データから抽象的な要約を生成できます。
ダウンロード数 119
リリース時間 : 3/2/2022

モデル概要

このモデルはfacebook/bart-large-xsumをベースにファインチューニングされたもので、会議議事録や対話テキストの自動要約生成タスクに特化しています。samsum、dialogsum、AMI会議コーパスなどの複数の対話データセットを組み合わせて学習しており、高品質な抽象的要約を生成できます。

モデル特徴

複数データセットのファインチューニング
cnndaily、newyorkdaily、xsum、samsum、dialogsum、AMI会議コーパスなど様々なデータセットを組み合わせて学習しており、モデルの汎化能力を強化しています。
抽象的要約生成
入力テキストの核心を理解し、単なるキーフレーズの抽出ではなく、新しい要約文を生成できます。
対話理解
特に会話や会議議事録の処理能力を最適化しており、複数人によるコミュニケーションの重要な情報を捉えることができます。

モデル能力

テキスト要約生成
対話内容理解
会議記録圧縮

使用事例

会議記録
自動会議議事録生成
長い会議記録を自動的に簡潔な要点に圧縮
カスタマーサービス
カスタマーサービス対話要約
カスタマーサービス対話から重要な問題と解決策を抽出
ニュースレター
ニュース記事要約
ニュース記事の短い要約を生成
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