# BARTファインチューニング

facebook/bart-large-cnnを基にファインチューニングしたインドネシア語テキスト要約モデル

BART-largeベースの少数事例要約生成モデルで、XSUMデータセットの100サンプルで訓練され、要約タスクにおける少数事例学習の可能性を示しています。

このモデルはfacebook/bart-large-cnnをファインチューニングしたテキスト要約モデルで、法律文書の要約生成タスクに優れています。

BART-large-cnnをファインチューニングした英語対話要約モデルで、Samsung/samsumデータセットに最適化されています

barthez-orangesum-abstractをファインチューニングしたテキスト要約モデルで、フランス語テキスト要約タスクで優れた性能を発揮

FacebookのBARTモデルをファインチューニングしたもので、財務10Kレポートの章内容を要約するために特別に設計されています。

BART-large-cnnをファインチューニングした臨床ノート生成モデルで、医患対話の転写テキストを自動的に構造化された臨床ノートに変換します

facebook/bart-baseをファインチューニングしたテキスト要約モデルで、長文から簡潔で一貫性のある要約を生成するのに優れています。

facebook/bart-largeをベースにファインチューニングしたテキストキーワード抽出モデル

BART-large-xsumを基にファインチューニングした対話要約モデルで、SamSum対話データセットに特化して最適化されています

BARTアーキテクチャに基づくモデルで、クエリ指向型の表要約タスク向けに設計され、QTSummデータセットでファインチューニングされています

BARTアーキテクチャに基づく広東語から繁体字中国語への翻訳モデルで、広東語-繁体字中国語並列コーパスでファインチューニングされています

BARTアーキテクチャに基づくマルチニューステキスト要約モデルで、multi_newsデータセットでファインチューニングされており、ニュース記事の簡潔な要約を生成するのに優れています。

facebook/bart-baseをmulti_newsデータセットでファインチューニングしたテキスト要約生成モデル

このモデルは、facebook/bart-baseをmulti_newsデータセットでファインチューニングしたテキスト要約モデルで、マルチドキュメント要約タスク専用に設計されています。

BARTxivはfacebook/bart-large-cnnをarxiv-summarizationデータセットでファインチューニングした要約生成モデルで、学術論文の要約生成タスクに特化しています。

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、Amazonの英語ユーザーレビュー向けにファインチューニングされ、レビュー要約を生成するために設計されています

facebook/bart-baseをsquadデータセットでファインチューニングしたモデル、質問応答タスクに適しています

facebook/bart-baseをxsumデータセットでファインチューニングした要約生成モデルで、簡潔で正確な要約を生成するのに優れています。

BARTアーキテクチャに基づくスウェーデン語要約モデル、CNN Dailyスウェーデン語データセットでファインチューニング済み

GENREはシーケンス・ツー・シーケンス手法に基づくエンティティ検索システムで、ファインチューニングされたBARTアーキテクチャを使用し、制約付きビームサーチ技術によって一意のエンティティ名を生成します。

このモデルはfacebook/bart-baseをsamsumデータセットでファインチューニングしたバージョンで、要約生成タスク専用です。

BARTアーキテクチャに基づく中国語テキスト要約モデルで、パラメータ数は1.39億、テキスト要約タスクに優れています。

BART-largeアーキテクチャを基にファインチューニングした履歴書要約生成モデルで、ROUGE指標で優れた性能を発揮

BARTアーキテクチャに基づくテキスト要約モデルで、未知のデータセットでファインチューニングされており、履歴書の要約生成に優れています

このモデルはSamsumデータセットでファインチューニングされたBART-large-xsumモデルで、対話要約生成タスク専用です。

BART-largeアーキテクチャをベースにwsj_marketsデータセットでファインチューニングされたテキスト生成モデルで、要約生成タスクに優れています

BARTベースの弱教師ありハッシュタグ生成モデル、生成アプローチでトピックラベリングタスクを解決

BARTモデルをファインチューニングした英語テキスト要約生成器、cnn-dailymailデータセットで学習

BART-largeアーキテクチャを基にファインチューニングされた金融イベント要約生成モデルで、Rouge指標で優れた性能を発揮

kobartフレームワークをファインチューニングした韓国語ニュース要約生成モデルで、長文ニュース記事から重要な情報を抽出し簡潔な要約を生成するのに適しています。

facebook/bart-baseをmlsum deデータセットでファインチューニングしたドイツ語要約生成モデル

このモデルはBART-baseアーキテクチャをファインチューニングした特許要約処理モデルで、700万件の特許要約記録を含むトレーニングデータを使用しており、主に特許要約関連の研究参考用です。