Extractive Summarization
模型概述
該模型能夠將冗長的研究文章、論文和技術摘要準確壓縮為簡潔的概述,是科學和醫學領域學生、研究人員及專業人士的實用工具。
模型特點
抽取式摘要
從原文中選取關鍵句子生成清晰簡明的摘要,保留核心信息。
科學內容優化
專注於維持科學內容的重要觀點和術語的完整性,提供精準可靠的摘要。
高質量訓練數據
使用PubMed數據集進行微調,該數據集包含生物醫學研究文章的高質量摘要。
模型能力
科學文本摘要
醫學文本摘要
研究論文摘要
使用案例
教育
研究論文摘要
幫助學生快速理解長篇科學文本的要點。
提供精準可靠的摘要,便於學習。
研究
科學文章摘要
幫助研究人員快速瀏覽和篩選相關研究。
節省時間,提高研究效率。
精選推薦AI模型
Llama 3 Typhoon V1.5x 8b Instruct
專為泰語設計的80億參數指令模型,性能媲美GPT-3.5-turbo,優化了應用場景、檢索增強生成、受限生成和推理任務
大型語言模型
Transformers 支持多種語言

L
scb10x
3,269
16
Cadet Tiny
Openrail
Cadet-Tiny是一個基於SODA數據集訓練的超小型對話模型,專為邊緣設備推理設計,體積僅為Cosmo-3B模型的2%左右。
對話系統
Transformers 英語

C
ToddGoldfarb
2,691
6
Roberta Base Chinese Extractive Qa
基於RoBERTa架構的中文抽取式問答模型,適用於從給定文本中提取答案的任務。
問答系統 中文
R
uer
2,694
98