Samara University Repository
Welcome to the Samara University repository!
This is an open electronic archive created to preserve and disseminate the scientific results of our university. The works of researchers, faculty members, and students are available to everyone for academic and research purposes.
The repository contains dissertations, research articles, educational and methodological materials, monographs, and regulatory documents. The collections cover a wide range of fields: from aerospace technologies, engine engineering, and computer science to history, linguistics, mathematics, and ecology. The archive brings together the scientific heritage of the university, including materials prepared during the period of Samara State Aerospace University and Samara State University.
Looking for publications by author, title, date, or subject? Full-text search will provide relevant results. Want to explore the academic life more closely? Browse materials by the universityâs organizational units.
Descriptions of all publications and articles available in the repository can be found in the libraryâs electronic catalog. Staff and students can log in via the menu "Login -> My Resource Archive" using their personal account credentials (SSAU_id).
Use the archive for study, research, and professional development!
| Title: | Многозадачное дообучение для генерации ключевых слов к научным текстам |
| Authors: | Глазкова А. В. Морозов Д. А. |
| Keywords: | BART генерация текста автоматическое реферирование текстов многозадачное обучение ключевые слова обработка естественного языка научный текст |
| Issue Date: | 2023 |
| Citation: | Глазкова, А. В. Многозадачное дообучение для генерации ключевых слов к научным текстам / А. В. Глазкова, Д. А. Морозов // Информационные технологии и нанотехнологии (ИТНТ-2023) : сб. тр. по материалам IX Междунар. конф. и молодеж. шк. (г. Самара, 17-23 апр. 2023 г.): в 6 т. / М-во науки и высш. образования Рос. Федерации, Самар. нац. исслед. ун-т им. С. П. Королева (Самар. ун-т), Ин-т систем обраб. изобр. РАН - Фил. Федер. науч.-исслед. центра "Кристаллография и фотоника" Рос. акад. наук. - Самара : Изд-во Самар. ун-та, 2023Т. 4: Искусственный интеллект / под. ред. А. В. Никонорова. - 2023. - С. 040872. |
| Abstract: | В работе исследуется эффективность использования заголовков научных текстов в качестве дополнительной информации при обучении модели генерации списка ключевых слов. Описывается подход к многозадачному дообучению (multi-task fine-tuning) модели BART с помощью управляющих кодов. Показано, что данный подход позволяет улучшить качество BART, обученной для решения только одной задачи. Кроме того, в ряде случаев представленная многозадачная модель превосходит другие современные модели извлечения ключевых слов. |
| URI: | http://repo.ssau.ru/jspui/handle/123456789/12887 |
| Appears in Collections: | Информационные технологии и нанотехнологии |
| File | Size | Format | |
|---|---|---|---|
| 978-5-7883-1920-9_2023-040872.pdf | 232.41 kB | Adobe PDF | View/Open |
Items in Repository are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.