# 長文本壓縮

該模型是基於facebook/bart-large在Bodo法律摘要數據集上微調的文本摘要生成模型

BART Large CNN 是一個基於 BART 架構的預訓練模型，專門用於文本摘要任務。

SummLlama3-70B是基於Llama3-70B-Instruct初始化的文本摘要模型，通過大規模摘要反饋的DPO訓練優化，在忠實性、完整性和簡潔性方面表現優異。

這是facebook/bart-large-cnn模型的ONNX優化版本，主要用於文本摘要任務。

該模型是基於facebook/bart-large-cnn微調的文本摘要模型，擅長法律文本的摘要生成任務。

基於ai-forever/ruT5-base微調的俄語文本摘要模型，訓練數據約6萬條樣本，適用於新聞等文本的摘要生成任務。

這是一個基於T5的多任務模型，支持英語、俄語和中文的文本摘要生成及互譯功能，能夠根據指令生成不同長度的摘要內容。

基於google/mt5-base微調的俄語文本摘要生成模型，訓練數據約5萬條樣本，專注於生成高質量俄語摘要。

基於 facebook/bart-base 微調的文本摘要模型，擅長從長篇文本生成簡潔、連貫的摘要。

基於T5架構的越南語文本摘要生成模型，在未知數據集上微調，支持生成簡潔的越南語摘要。

基於Bart-Large架構的摘要模型，專門用於將科研論文內容精準摘要為適合幻燈片展示的形式。

基於BART架構的多新聞文本摘要模型，在multi_news數據集上微調，擅長生成新聞文章的簡潔摘要。

基於T5架構微調的葡萄牙語法律文本摘要模型，專門用於處理司法判例的自動摘要生成

該模型是基於mBART-large-50微調的匈牙利語摘要生成模型，專門用於生成匈牙利語文本的抽象摘要。

基於mt5-large架構微調的烏克蘭語新聞摘要生成模型，使用UberText語料庫訓練

基於paust/pko-t5-large模型微調的韓語文本摘要模型，能夠對韓語長文本生成簡潔摘要

基於T5架構的韓語文本摘要模型，能夠對韓語長文本進行簡潔摘要

這是一個通過AutoTrain訓練的文本摘要模型，能夠自動生成輸入文本的摘要。

這是一個基於T5-large模型微調的摘要生成模型，在XSUM和CNN每日郵報數據集上訓練，擅長生成簡潔準確的摘要。

Randeng-Pegasus-238M-Summary-Chinese 是一個基於PEGASUS架構的中文摘要生成模型，由IDEA-CCNL開發，專門用於生成中文文本的摘要。

基於BART架構的文本摘要模型，在未知數據集上微調，擅長生成簡歷摘要

基於kobart框架微調的韓語新聞摘要生成模型，適用於從長篇新聞文章中提取關鍵信息生成簡潔摘要。

基於書籍內容生成摘要的模型，適用於長文本摘要任務

該模型是基於mT5-base架構訓練的波斯語文本摘要生成模型，專門針對pn_summary數據集優化，能夠生成高質量的波斯語文本摘要。

基於mbart架構微調的荷蘭語新聞摘要生成模型，由ml6team開發

基於BART架構的大型摘要生成模型，專門在xsum數據集上微調，擅長生成簡潔的新聞摘要。

基於pnSummary數據集構建的波斯語文章摘要生成模型，適用於商業文本摘要任務。

基於PEGASUS架構微調的文本摘要模型，擅長生成簡潔準確的摘要

本模型是在CNN/DailyMail摘要數據集上微調的bart-base模型，擅長文本摘要生成任務

基於 BookSum 數據集的摘要生成模型，擅長從書籍內容中生成簡潔準確的摘要。

基於T5架構的荷蘭語新聞摘要模型，針對CNN每日郵報荷蘭語版微調

針對印尼語微調的T5基礎摘要生成模型，基於huseinzol05的t5-base-bahasa-summarization-cased模型，使用indosum數據集進行微調。

基於BART架構的序列到序列模型，在CNN/DailyMail數據集上進行了微調，適用於文本摘要任務。

基於rut5-base的俄語新聞標題生成模型，專為Telegram平臺優化

基於BERT或RoBERTa架構微調的文本摘要模型，在CNN/DailyMail數據集上訓練