# 文本摘要優化

Qwen3-0.6B 是一個基於 Transformer 架構的開源語言模型，參數規模為 6 億，適用於文本摘要等自然語言處理任務。

該模型是一個用於多元化對齊的個性化獎勵模型，基於facebook/opt-350m訓練，用於文本摘要任務。

這是一個基於Falconsai/text_summarization模型轉換而來的GGUF格式文本摘要模型，適用於使用llama.cpp進行推理。

基於Llama3架構優化的8B參數摘要生成模型，提供多種量化版本

基於Flan-T5小型版微調的關鍵詞提取模型，專門用於從段落中提取關鍵詞

基於LaMini-Flan-T5-248M微調的提示增強模型，用於擴展和優化文本提示描述

基於EleutherAI_pythia-1b-deduped模型微調的版本，用於生成簡潔摘要

基於sentence-transformers的句子嵌入模型，可將文本映射到384維向量空間，適用於語義搜索和文本相似度計算

基於BART架構的葡萄牙語預訓練模型，適用於文本生成和理解任務

由Henry Leonardi領導的Taskload團隊開發的因果提取模型，用於自動化信息抽取任務。

BARTpho是首個面向越南語的預訓練序列到序列模型，包含syllable和word兩個版本，適用於生成式自然語言處理任務。

PEGASUS是一種基於提取間隔句子的預訓練模型，專門用於抽象摘要生成任務。

BARTpho是首個面向越南語的大規模單語序列到序列預訓練模型，基於BART架構，特別適用於生成式自然語言處理任務。

基於T5架構的瑞典語文本生成和翻譯模型，適用於摘要生成和翻譯任務。

DistilBART是BART模型的蒸餾版本，專門針對文本摘要任務進行了優化，在保持較高性能的同時顯著提升了推理速度。

基於VOA波斯語語料庫訓練的Bert2Bert模型，用於生成新聞標題，取得了25.30的ROUGE-2分數。

PEGASUS 是一種基於抽取間隔句子的抽象摘要預訓練模型，專注於生成高質量的文本摘要。