Bart Large Xsum
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。
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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
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