# テキスト要約生成

mt5-baseアーキテクチャに基づいてトレーニングされたテキスト要約モデルで、テキストからキー情報を抽出して要約を生成することをサポートします。

BART Large CNNはBARTアーキテクチャに基づく事前学習モデルで、テキスト要約タスク専用です。

qwen-1.8モデルをファインチューニングした対話抽出モデルで、小説の断片から要約と対話を一括抽出可能

これはAutoTrainプラットフォームでファインチューニングされたDistillBARTモデルで、要約生成タスク専用です。

これはAutoTrainプラットフォームを使用してトレーニングされたPegasusモデルで、テキスト要約生成に特化しています。

このモデルはsummarize_from_feedbackデータセットを使用してgoogle/flan-t5-smallをファインチューニングしたバージョンで、主にテキスト要約タスクに使用されます。

BARTはTransformerベースのシーケンス・ツー・シーケンスモデルで、テキスト要約生成タスク専用です。

T5-smallモデルのOpenVINO IRフォーマット版、テキスト生成や翻訳などのタスクをサポート

t5-smallをファインチューニングした要約生成モデルで、ROUGE指標で良好な性能を発揮

Ameer05/tokenizer-repoをファインチューニングした要約生成モデルで、ROUGE指標で良好な性能を発揮

BiMeanVAEは、変分自己符号化器（VAE）に基づくモデルで、主にテキスト要約生成タスクに使用されます。

T5-smallモデルをxsumデータセットで微調整したテキスト要約生成モデル

keyT5はT5アーキテクチャに基づくロシア語キーワード抽出モデルで、テキストから自動的にキーワードリストを生成することができます。

T5ベーシック版はGoogleによって開発されたテキスト-to-テキスト変換Transformerモデルで、パラメータ規模は2.2億で、多言語NLPタスクをサポートしています。