# ニュース要約生成

mBART-large-50は50言語をサポートする多言語シーケンス・ツー・シーケンスモデルで、テキスト要約や生成タスクに使用できます。

T5-smallアーキテクチャをxsum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、簡潔な要約を生成できます。

DistilBART-CNN-12-6はBARTアーキテクチャに基づく軽量な要約生成モデルで、CNN/Daily Mailデータセットに最適化されています。

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に特化しています。

これはCNNDailyMailデータセットでファインチューニングされたFlan T5ベースモデルの要約生成モデルで、ニュース記事を簡潔な要約に圧縮できます。

これはT5アーキテクチャに基づくニュース要約生成モデルの静的量子化バージョンで、英語テキスト要約タスクをサポートします。

google-t5/t5-smallをファインチューニングしたニュース要約生成モデルで、ニューステキストの簡潔な要約を生成できます。

Llama-3.2-3Bをファインチューニングしたニュース分析モデルで、要約生成、感情分析、株式コード抽出、広告識別をサポート

BARTアーキテクチャに基づく事前学習モデルで、英語ニュース記事のテキスト要約タスク専用です。

T5-Smallアーキテクチャに基づいて開発されたテキスト要約モデルで、CNN/Daily Mailデータセットでファインチューニングされ、生成的テキスト要約に使用されます。

DistilBART-CNN-12-6はBARTモデルの蒸留版で、テキスト要約タスク専用に設計されており、より小さなモデルサイズと高い推論効率を実現しています。

T5-smallアーキテクチャに基づく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、抽象的な要約の生成に優れています

Falconsai/text_summarizationをファインチューニングしたテキスト要約生成モデルで、長文から重要な情報を抽出して簡潔な要約を生成できます。

NoticIAデータセットでファインチューニングされたスペイン語の釣りタイトルニュース要約生成モデル。センセーショナルな見出しの背後にある真実を明らかにします

google/flan-t5-smallをファインチューニングしたポルトガル語要約生成モデルで、ポルトガル語テキストの要約タスクに適しており、モデル規模は小さいが良好な性能を発揮します。

NorGPT-3Bモデルをベースに、RLHF戦略を用いてノルウェー語ニュース要約データセットでファインチューニングされたテキスト要約モデル

google/mt5-smallモデルをcnn_dailymail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

PTT5をファインチューニングしたブラジルポルトガル語の抽象要約生成モデルで、ニュースなどのテキストから簡潔な要約を生成できます。

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

google/pegasus-xsumをファインチューニングしたニュース要約生成モデル、cnn_dailymailデータセットで学習

このモデルはPegasusアーキテクチャを微調整したハンガリー語テキスト要約生成モデルで、ハンガリー語テキスト要約タスクに最適化されています

このモデルはmBART-large-50をファインチューニングしたハンガリー語要約生成モデルで、ハンガリー語テキストの抽象要約生成に特化しています。

BERT2BERTアーキテクチャに基づく要約生成モデルで、CNN/DailyMailデータセット用に微調整されており、高品質なニュース要約を生成できます。

Transformerアーキテクチャに基づく軽量な事前学習エンコーダ-デコーダモデルで、テキスト要約タスクに最適化されています。

Transformerアーキテクチャに基づく軽量事前学習エンコーダ-デコーダモデルで、中国語ニュース要約生成タスク専用です。

GPT-2をファインチューニングしたテキスト要約生成モデル

GPT-2を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xsum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、主に要約生成タスクに使用されます。

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。

PTT5をファインチューニングしたブラジルポルトガル語テキスト抽象要約生成モデル

PTT5をファインチューニングしたモデルで、ブラジルポルトガル語テキストの抽象的要約を生成するために使用されます。

これはT5-largeモデルをファインチューニングした要約生成モデルで、XSUMとCNNデイリーメールデータセットでトレーニングされており、簡潔で正確な要約を生成するのに優れています。

T5-smallモデルをCNN/DailyMailニュース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、ニュース記事の簡潔な要約を生成できます。

T5-smallモデルをcnn_dailymail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

T5-smallアーキテクチャに基づき、cnn_dailymailデータセットで微調整されたテキスト要約生成モデルで、ニュース要約生成タスクに特化しています。

テキスト要約タスクに特化した中国語版PAGASUS-largeモデルで、PEGASUSアーキテクチャに基づいて訓練され、中国語の分かち書きに最適化されています。

MTL-要約モデルは、要約タスク専用に設計されたテキスト生成モデルで、複数の注釈付き要約データセットを混合して教師あり事前学習を行います。

IndicBART-XLSumは、多言語独立スクリプトIndicBARTに基づくシーケンス・ツー・シーケンス事前学習モデルで、インド言語に特化しています。

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。

これはBERT-smallアーキテクチャを基にしたエンコーダー-デコーダーモデルで、CNN/Dailymailデータセット向けに要約生成タスクで微調整されています。