Bibliographic Details
| Title: |
Подход к преобразованию обучающей выборки для повышения качества генерации заголовков научных текстов |
| Source: |
Вестник Томского государственного университета. Управление, вычислительная техника и информатика. 2022. № 59. С. 99-107 |
| Publisher Information: |
2022. |
| Publication Year: |
2022 |
| Subject Terms: |
BART, нейросеть, анализ научных текстов, генерация текстов, автоматическое реферирование |
| Description: |
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. |
| Document Type: |
Article |
| File Description: |
application/pdf |
| Language: |
Russian |
| DOI: |
10.17223/19988605/59/11 |
| Access URL: |
https://vital.lib.tsu.ru/vital/access/manager/Repository/koha:000897802 |
| Accession Number: |
edsair.od......3810..d0eb6e37e14e7c0743ea02e100818a10 |
| Database: |
OpenAIRE |