基于BART架构的预训练模型,专门用于英文新闻文章的文本摘要任务。
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发布时间 : 2/13/2025
模型简介
该模型基于BART-base架构,针对CNN/Daily Mail数据集进行了微调,能够生成新闻文章的简洁摘要。
模型特点
序列到序列架构
采用双向编码器和自回归解码器的Transformer架构,适合生成任务
新闻摘要优化
在CNN/Daily Mail数据集上微调,专门针对新闻文章摘要任务
高效生成
能够在保持语义连贯性的同时生成简洁的摘要
模型能力
文本摘要生成
新闻内容压缩
关键信息提取
使用案例
新闻媒体
新闻简报生成
自动生成新闻文章的简短摘要,用于新闻聚合或推送服务
生成符合人类写作风格的摘要,ROUGE分数表现良好
内容预览
为长篇文章生成预览摘要,帮助读者快速了解内容
提取关键信息点,保持原文主要含义
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L
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英语
C
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6
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问答系统
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R
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