Bart Large Finetuned Qtsumm

🚀 QTSumm數據集

QTSumm是一個聚焦查詢的表格摘要數據集，由2023年EMNLP會議的論文QTSUMM: Query-Focused Summarization over Tabular Data提出。原始的GitHub倉庫為https://github.com/yale-nlp/QTSumm。該數據集可用於表格轉文本、摘要生成和長格式問答等任務。

✨ 主要特性

• 聚焦查詢：QTSumm數據集專注於查詢相關的表格摘要任務。
• 多任務適用：可用於表格轉文本、摘要生成和長格式問答等多個自然語言處理任務。

📚 詳細文檔

模型描述

yale-nlp/bart-large-finetuned-qtsumm（基於BART架構）以facebook/bart-large為基礎進行初始化，並在QTSumm數據集上進行微調。

使用方法

查看GitHub倉庫：https://github.com/yale-nlp/QTSumm

📄 許可證

本項目採用MIT許可證。

📖 參考文獻

@misc{zhao2023qtsumm,
      title={QTSUMM: Query-Focused Summarization over Tabular Data}, 
      author={Yilun Zhao and Zhenting Qi and Linyong Nan and Boyu Mi and Yixin Liu and Weijin Zou and Simeng Han and Xiangru Tang and Yumo Xu and Arman Cohan and Dragomir Radev},
      year={2023},
      eprint={2305.14303},
      archivePrefix={arXiv},
      primaryClass={cs.CL}
}