Warum wir zwei niederländische Zusammenfassungsdatensätze als Open Source zur Verfügung gestellt haben
Das ML6-Team hat der Hugging Face-Community zwei große maschinell übersetzte niederländische Zusammenfassungsdatensätze zur Verfügung gestellt, die wertvolle Ressourcen für niederländische NLP-Aufgaben bieten. Bei den Datensätzen handelt es sich um Übersetzungen von englischen Nachrichtenartikeln von CNN, Dailymail und BBC (XSum). Wir haben das Opus MT-Modell für die Übersetzungen verwendet, was erhebliche Rechenressourcen erforderte. Diese Datensätze sind nützlich für das Training von maschinellen Lernmodellen zur automatischen Zusammenfassung von niederländischen Nachrichtenartikeln.
In diesem Blogpost diskutieren wir das Konzept des Transfer-Lernens und wie es auf niederländische Zusammenfassungsaufgaben angewendet werden kann. Durch den Einsatz von vortrainierten Modellen und sequenziellen Anpassungstechniken verbessern wir die Leistung des Modells auf den Achsen der Zusammenfassung, des niederländischen Sprachverständnisses und des Wissens über den Nachrichtenbereich. Wir stellen Beispielzusammenfassungen zur Verfügung und werten die Ergebnisse aus, um letztlich die Nützlichkeit der maschinell übersetzten Datensätze für die Verbesserung niederländischer Modelle zur Nachrichtenzusammenfassung zu demonstrieren. Darüber hinaus haben wir die Datensätze und das endgültige, fein abgestimmte niederländische Nachrichtenzusammenfassungsmodell für andere zur Nutzung und Erforschung freigegeben.
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