# ニュース要約

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。

T5-smallモデルを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

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

mT5-smallを改良したクメール語テキスト要約モデルで、最大1024トークンの入力に対応し、クメール語の記事、段落、文書の要約生成に適しています。

T5-smallモデルをベースに、XSumデータセットでLoRA技術を使用してファインチューニングしたテキスト要約モデル

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。

MT5モデルをファインチューニングしたベンガル語テキスト要約モデルで、ベンガル語テキストの簡潔な要約生成に適しています。

PEGASUSアーキテクチャに基づくインドネシア語要約生成モデルで、Liputan6ニュースデータセットで微調整され、インドネシア語のニュースコンテンツの自動要約生成に適しています。

これはfacebook/bart-large-cnnモデルのONNX最適化バージョンで、主にテキスト要約タスクに使用されます。

Hugging Face Transformersライブラリをファインチューニングしたモデルで、タミル語の要約生成と英語-タミル語翻訳タスクをサポートします。

BARTアーキテクチャを基に微調整されたテキスト要約モデルで、簡潔で正確な要約を生成するために設計されています

Google 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要約タスクに最適化

mT5アーキテクチャをファインチューニングしたタイ語テキスト要約モデルで、40-140文字の簡潔な要約を生成可能

DistilBART-CNN-12-6はBARTモデルの蒸留版で、テキスト要約タスクに最適化されており、サイズが小さいながらも高い性能を維持しています。

google/mt5-smallをファインチューニングしたネパール語テキスト要約生成モデル

これはヘブライ語のテキスト要約モデルで、入力されたヘブライ語テキストを自動的に簡潔な要約に変換できます。

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

mT5-smallを微調整したタイ語テキスト要約モデルで、記事のタイトル生成に特化しています。

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。

BARTアーキテクチャに基づく軽量テキスト要約モデル。知識蒸留技術で元のモデルサイズを圧縮し、中核的な要約能力を保持

TLDRニュース記事向けにテキスト要約と見出し生成を行うファインチューニング済みT5モデル

XL-Sumデータセットで45言語にファインチューニングされたmT5モデルで、多言語要約生成タスク用です。

mT5-baseアーキテクチャに基づくハンガリー語抽象要約モデル、HunSum-1データセットでトレーニング済み

Pegasusアーキテクチャを基にファインチューニングされたニュース要約生成モデルで、BBCニュースコンテンツに特化して最適化されています

このモデルは、sshleifer/distilbart-cnn-12-6をBBCニュース要約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、トリノ工科大学の深層自然言語処理コースの研究室で開発されました。

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。

これはギリシャ語テキスト要約タスク用にファインチューニングされたmT5-smallモデルで、ギリシャ語テキストの要約を生成できます。

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。

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

google/long-t5-tglobal-baseをファインチューニングしたテキスト要約モデルで、XSumおよびCNN/DailyMailデータセットで良好なパフォーマンスを発揮します。

このモデルは、multi_newsデータセットでdistilbart-cnn-12-6を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です。

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。

Randeng-Pegasus-238M-Summary-Chineseは、IDEA-CCNLによって開発されたPEGASUSアーキテクチャに基づく中国語要約生成モデルで、中国語テキストの要約生成に特化しています。

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

mT5ベースの多言語要約生成モデルで、XLSumデータセットでアラビア語向けに特別にファインチューニングされています

このモデルはmT5_multilingual_XLSumをペルシャ語要約データセットpn_summaryでファインチューニングした生成的要約モデルです

google/mt5-baseをxlsumアラビア語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

IT5効率的な小型EL32アーキテクチャに基づくイタリア語ニュース要約生成モデルで、FanpageとIl Postデータセットでファインチューニング済み

google/mt5-baseをmlsum/tuデータセットでファインチューニングしたトルコ語テキスト要約モデル

distilbart-cnn-12-6モデルを微調整したテキスト要約生成モデルで、弱教師ありデータで1000ステップ訓練