# 抽象的要約

d0rj/rut5-base-summをファインチューニングしたロシア語自動要約モデルで、ロシア語テキストに最適化され、抽象的要約生成をサポートします。

これはインドネシア語テキスト要約タスク向けにファインチューニングされたT5モデルで、Bina Nusantara大学のSumTextチームによって開発されました。

BART-baseアーキテクチャをファインチューニングしたログ要約生成モデルで、ソフトウェアログの抽象的要約に特化

BARTアーキテクチャに基づく対話要約生成モデルで、SAMSum対話データセットに特化してファインチューニングされています

これは多言語対応で長文（最大16k入力トークン対応）の抽象的要約生成モデルです。sumstewデータセットで訓練されており、与えられた入力文書に対してタイトルと要約を生成できます。

Longformer注意メカニズムを基に改造されたペルシャ語テキスト要約モデルで、8Kトークン長の入力をサポートします。

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。

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で、ニュースなど様々なテキストの要約生成をサポートします。

MBART-large-50をファインチューニングした英語の抽象的要約モデルで、CNN/DailyMailデータセットで訓練されており、ニュース記事の簡潔な要約生成に優れています。

google/mt5-baseをpn_summaryデータセットでファインチューニングしたペルシャ語要約生成モデル

AraT5-baseモデルをアラビア語要約データセットxlsumでファインチューニングした抽象的要約モデル

これはT5アーキテクチャに基づくアラビア語要約生成モデルで、wiki_linguaデータセットでファインチューニングされています。

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。

このモデルはBARTアーキテクチャに基づくseq2seqモデルで、対話要約生成タスクに特化しており、SAMSumデータセットで微調整されたものです。

これはT5アーキテクチャに基づき、複数のデータセットでファインチューニングされたロシア語の抽象的要約生成モデルで、簡潔で正確なテキスト要約を生成できます。

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、会議や対話の要約タスクに特化してファインチューニングされており、様々な対話データから抽象的な要約を生成できます。

PEGASUSはGoogle Researchが開発した、事前学習と間隔文抽出に基づく抽象的要約生成モデルです。

mBART-largeをFanpageデータセットでファインチューニングしたイタリア語抽象的要約生成モデル