Scientific Library of Tomsk State University

   E-catalog        

Image from Google Jackets
Normal view MARC view

Подход к преобразованию обучающей выборки для повышения качества генерации заголовков научных текстов А. В. Глазкова

By: Глазкова, Анна ВалерьевнаMaterial type: ArticleArticleContent type: Текст Media type: электронный Other title: Approach to transforming training data for improving the title generation performance for scientific texts [Parallel title]Subject(s): генерация текстов | анализ научных текстов | автоматическое реферирование | BART, нейросетьGenre/Form: статьи в журналах Online resources: Click here to access online In: Вестник Томского государственного университета. Управление, вычислительная техника и информатика № 59. С. 99-107Abstract: Предлагается подход к улучшению качества генерации заголовков, основанный на ранжировании примеров обучающей выборки в соответствии со значениями метрики ROUGE-1, вычисленных для текстов и заголовков, фильтрации данных и генерации искусственных обучающих примеров. Предложенный подход, протестированный на примере нейросетевой модели BART, показал улучшение качества генерации заголовков на материале двух англоязычных корпусов.
Tags from this library: No tags from this library for this title. Log in to add tags.
No physical items for this record

Библиогр.: 31 назв.

Предлагается подход к улучшению качества генерации заголовков, основанный на ранжировании примеров обучающей выборки в соответствии со значениями метрики ROUGE-1, вычисленных для текстов и заголовков, фильтрации данных и генерации искусственных обучающих примеров. Предложенный подход, протестированный на примере нейросетевой модели BART, показал улучшение качества генерации заголовков на материале двух англоязычных корпусов.

There are no comments on this title.

to post a comment.