Pegasus Aeslc
PEGASUSはギャップセンテンス抽出に基づく事前学習モデルで、抽象テキスト要約タスク専用に設計されています。
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リリース時間 : 3/2/2022
モデル概要
PEGASUSはTransformerアーキテクチャに基づく事前学習モデルで、ギャップセンテンス抽出方式で訓練され、高品質なテキスト要約の生成に特に優れています。
モデル特徴
混合とランダム化訓練
C4とHugeNewsデータセットで同時に訓練し、ランダムサンプリングによるギャップセンテンス比率と重要性スコアにノイズを追加することでモデル性能を向上させます。
マルチデータセット対応
xsum、cnn_dailymail、newsroomなど、複数の要約データセットで優れた性能を発揮します。
改良されたトークナイザー
改行コードのエンコードをサポートするためsentencepieceトークナイザーを更新し、特定形式のテキスト処理能力を向上させました。
モデル能力
テキスト要約生成
マルチデータセット適応
抽象要約
使用事例
ニュース要約
ニュース記事要約
長文ニュース記事から簡潔な要約を生成
cnn_dailymailデータセットでROUGE-1スコア44.16を達成
学術論文要約
論文要約生成
学術論文の構造化された要約を生成
arxivデータセットでROUGE-1スコア44.21を達成
技術文書要約
特許要約
特許文書から技術的要約を生成
big_patentデータセットでROUGE-1スコア52.29を達成
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