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抽出型要約

# 抽出型要約

Extractive Summarization
MIT
このモデルはt5-smallをファインチューニングしたバージョンで、PubMedデータセットを使用して科学・医学テキストを要約するために最適化されています。
テキスト生成 英語
E
nyamuda
94
0
Pubmedbert Bio Ext Summ
Apache-2.0
PubMedBERT事前学習モデルに基づき、MS^2データセットでファインチューニングされた抽出型要約モデルで、生物医学分野のテキスト要約タスクに特化しています。
テキスト生成 Transformers 英語
P
NotXia
20
1
Longformer Bio Ext Summ
Apache-2.0
MS^2データセットでファインチューニングされたLongformer抽出型要約モデルで、生物医学分野のテキスト要約タスク向けに設計されています。
テキスト生成 Transformers 英語
L
NotXia
24
2
Rubert Tiny2 Sentence Compression
rubert-tiny2アーキテクチャに基づくロシア語の文圧縮モデルで、文の核心的な意味に影響しない単語を予測して削除します。
テキスト生成 Transformers
R
cointegrated
613
3
Rubert Ext Sum Gazeta
Apache-2.0
rubert-base-casedに基づいて構築された抽出型要約生成モデルで、ロシア語のニューステキストに特化して最適化されています。
テキスト生成 Transformers その他
R
IlyaGusev
38
2
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C
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6
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質問応答システム 中国語
R
uer
2,694
98
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