BARTで日本語を抽象型要約してみた(fairseq) - Qiita

背景 個人的には以前より自然言語処理の中でも、文章の ＂要約＂ が一番難しく一番重要な機能なのではないかと考えています。 ＂要約＂ の中でも大きく分けると、要約文章を新たに生成する『抽象型要約』と、文章内に存在する文や単語を抽出して要約文章を再構成する『抽出型要約』があり、まぁ新たに文章を生成するような『抽出型要約』は、まだまだ実現することは不可能で、実用的には『抽出型要約』しか実現できないであろうと個人的には考えていました。 そして、 BertSUMなどの『抽出型要約』を試してみたりしていましたが、長文の場合は抽出型でも十分効果はあるのですが、2・3行の文章を要約するにはあまり適してはいないと感じています。 しかし、GPT-2やGPT-3の壮絶な結果を目の当たりにすると… あながち『抽象型要約』が不可能な時代でも無いのだと、認識せざるを得ない状況となっています。 っが… GPT系はちゃち

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“BARTで日本語を抽象型要約してみた(fairseq)”

[sh19910711]

fairseq / "要約: 抽象型 + 抽出型 / 抽象型要約: 要約文章を新たに生成 / 抽出型要約: 文章内に存在する文や単語を抽出して要約文章を再構成 / あながち抽象型要約が不可能な時代でも無いのだと、認識せざるを得ない状況"