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Nonsenseupdatediffintbart
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Nonsenseupdatediffintbart

hyesunyunによって開発
BARTアーキテクチャに基づく事前学習モデルで、差分形式の無意味要約生成のために特別に設計されています
テキスト生成
Transformers
 英語#差分要約生成#無意味コーパス事前学習#ROUGE最適化
ダウンロード数 20
リリース時間 : 3/2/2022

モデル概要

このモデルはBARTアーキテクチャを使用し、無意味コーパスで事前学習を行い、主に差分形式の要約内容を生成するために使用されます。非標準的な要約生成やテキスト差分分析が必要なシナリオに適しています。

モデル特徴

無意味要約生成
差分形式の無意味要約を生成でき、特殊なシナリオのニーズに対応します
BARTアーキテクチャの利点
双方向エンコーダーと自己回帰デコーダーの利点を組み合わせており、シーケンス間タスクに適しています

モデル能力

テキスト要約生成
差分内容生成
無意味テキスト処理

使用事例

テキスト処理
無意味要約生成
特殊なアプリケーションシナリオ向けに非標準的な要約内容を生成します
要件に合った差分形式の無意味要約を生成します
テキスト差分分析
テキストの差分を比較し、差分レポートを生成します
特定の形式でテキスト差分を表示します
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