bart-large-xsumオープンソース要約生成モデル - 無料でデプロイし、効率的に簡潔なニュース要約を生成

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Bart Large Xsum

facebookによって開発

BARTアーキテクチャに基づく大規模要約生成モデルで、xsumデータセットで微調整されており、簡潔なニュース要約の生成に優れています。

テキスト生成英語オープンソースライセンス:MIT #英文要約生成 #高ROUGEスコア #ニュース要約

ダウンロード数 20.44k

リリース時間 : 3/2/2022

モデル概要

このモデルはBARTアーキテクチャに基づくシーケンス・ツー・シーケンスモデルで、特に極端に簡潔なニュース要約（1文要約）の生成に優れた性能を発揮します。

モデル特徴

極端な要約能力

xsumデータセットに最適化されており、1文の極端に簡潔な要約を生成可能

複数データセット適応

CNN/DailyMail、SAMSumなど様々な要約データセットで検証済み

効率的な微調整

事前学習済みBART-largeモデルを基に、少量データで新領域に迅速適応可能

モデル能力

テキスト要約生成

長文圧縮

キー情報抽出

使用事例

ニュースメディア

ニュース自動要約

長文ニュース記事から1文要約を生成

xsumテストセットでROUGE-1が45.45を達成

会話分析

会話要約

チャット記録からキー情報を抽出

SAMSumテストセットでROUGE-1が24.92を達成

属性	详情
モデルタイプ	ファインチューニングされたBartモデル
学習データ	cnn_dailymail、xsum、samsum

指標	値
ROUGE-1	25.2697
ROUGE-2	7.6638
ROUGE-L	17.1808
ROUGE-LSUM	21.7933
損失	3.5042972564697266
生成長	27.4462

指標	値
ROUGE-1	45.4525
ROUGE-2	22.3455
ROUGE-L	37.2302
ROUGE-LSUM	37.2323
損失	2.3128726482391357
生成長	25.5435

指標	値
ROUGE-1	24.7852
ROUGE-2	5.2533
ROUGE-L	18.6792
ROUGE-LSUM	20.629
損失	3.746837854385376
生成長	23.1206

指標	値
ROUGE-1	24.9158
ROUGE-2	5.5837
ROUGE-L	18.8935
ROUGE-LSUM	20.76
損失	3.775235891342163
生成長	23.0928

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Bart Large Xsum

モデル概要

モデル特徴

モデル能力

使用事例

🚀 facebook/bart-large-xsum

🚀 クイックスタート

✨ 主な機能

📚 ドキュメント

📄 ライセンス

🔧 技術詳細

モデル情報

評価指標

cnn_dailymailデータセット (テストセット)

xsumデータセット (テストセット)

samsumデータセット (トレーニングセット)

samsumデータセット (テストセット)