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BERT Summary

由 Shobhank-iiitdwd 开发
基于BERT2BERT架构的摘要生成模型，专为CNN/DailyMail数据集微调，能够生成高质量的新闻摘要。
文本生成
Transformers
英语
开源协议:Apache-2.0#新闻摘要生成#BERT2BERT架构#ROUGE高分
下载量 39
发布时间 : 12/28/2022
模型介绍
内容详情
替代品

模型简介

该模型利用BERT2BERT架构，通过热启动方式在CNN/DailyMail数据集上进行微调，专注于自动生成新闻文章的简洁摘要。

模型特点

高效摘要生成
能够快速且准确地从长篇文章中提取关键信息，生成简洁的摘要。
基于热启动微调
通过热启动方式微调BERT模型，提高了模型在特定任务上的性能。
高质量ROUGE分数
在CNN/DailyMail测试集上表现出色，ROUGE-2得分达到18.22。

模型能力

文本摘要生成
自然语言处理
新闻文章摘要

使用案例

新闻媒体
自动新闻摘要
为新闻网站自动生成文章摘要，帮助读者快速了解内容。
生成的摘要具有较高的信息密度和可读性。
内容聚合
多篇文章摘要
对多篇相关文章进行摘要，生成综合性的内容概述。
提高内容聚合效率，减少人工摘要的工作量。