Отрывок: Модели ruT5-large и ruGPT-3Large были дообучены на этом же наборе данных. Для оценки результатов использовались автоматические метрики: ROUGE-N [22], ROUGE-L [22] и BLEU [23]. Результаты экспериментов приведены в таблице Ⅱ. Таблица I. ХАРАКТЕРИСТИКА НАБОРА ДАННЫХ GAZETA Выборка Размер Данные Размер данных в токенах min max mean Обучающая 52 400 (82,6%) текст 48 2 244 955 реферат 17 123 64 Валидационная 5 265 (8,3%) текст 244 1 997 941 реферат 18 124 69 Тестов...
Название : Автоматическое реферирование текстов
Авторы/Редакторы : Головизнина В. С.
Дата публикации : 2022
Библиографическое описание : Головизнина, В. С. Автоматическое реферирование текстов / В. С. Головизнина // Информационные технологии и нанотехнологии (ИТНТ-2022) : сб. тр. по материалам VIII Междунар. конф. и молодеж. шк. (г. Самара, 23 - 27 мая) : в 5 т. / М-во науки и образования Рос. Федерации, Самар. нац. исслед. ун-т им. С. П. Королева (Самар. ун-т), Ин-т систем обраб. изобр. РАН - фил. ФНИЦ "Кристаллография и фотоника" РАН. - Самара : Изд-во Самар. ун-та, 2022Т. 4: Искусственный интеллект / под ред. А. В. Никонорова. - 2022. - С. 041642.
Аннотация : Автоматическое реферирование текстов –процесс создания краткого изложения текста, содержащего наиболее важную информацию. В настоящей работе исследуется задача создания рефератов русскоязычных текстов с помощью экстрактивных и абстрактивных методов. Для экспериментов был использован корпус новостных статей Gazeta. Для оценки качества реферирования использовались метрики ROUGE-N, ROUGE-L и BLEU. Наилучшие результаты показала модель ruT5-large.
Другие идентификаторы : RU\НТБ СГАУ\491119
Ключевые слова: абстрактивные методы реферирования
автоматическое реферирование текстов
ruGPT-3
ruT5
mBART
экстрактивные методы реферирования
создание рефератов
модели реферирования
методы реферирования
Располагается в коллекциях: Информационные технологии и нанотехнологии

Файлы этого ресурса:
Файл Размер Формат  
ИТНТ-2022. Том 4. Искусственный интеллект/978-5-7883-1792-2_2022-041642.pdf753.89 kBAdobe PDFПросмотреть/Открыть
Показать полное описание ресурса Просмотр статистики
Поделиться:



Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.