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「テキスト要約の革新：GPT-2とXLNetトランスフォーマーの探索」

イントロダクションすべてを読んで理解するためには時間が足りません。そこでテキスト要約が登場します。テキスト要約は、テキスト全体を短くすることで、私たちが理解するのを助けます。詳細をすべて読まずに、必要な情報を得るようなものです。テキスト要約は、さまざまな状況で本当に役立ちます。たとえば、明日試験があるけれどもまだ読み始めていない学生の場合を想像してみてください。試験のために3章を勉強しなければならず、今日しか勉強する時間がありません。心配しないでください。テキスト要約を使ってください。それは明日の試験に合格するのに役立ちます。興味深いですね？この記事では、GPT-2とXLNetトランスフォーマーモデルを使用したテキスト要約について探求します。学習目標この記事では、以下のことを学びます。テキスト要約とその種類についてトランスフォーマーモデルの登場とそのアーキテクチャの仕組みについて GPT-2やXLNetなどのトランスフォーマー要約モデルについて最後に、それぞれの異なるバリアントを使用した実装についてこの記事は、データサイエンスブログマラソンの一環として公開されました。テキスト要約とは何ですか？本のいくつかのページを読まなければならない状況に直面したことはありますか？しかし、怠け者のためにそれができなかったこともありますよね。テキスト要約のおかげで、私たちは本のすべての行やページを実際に読まずに、テキスト全体の要約を理解することができます。テキスト要約は、重要な情報を保ちながら長いテキストを短く変換することです。まるでテキストの要約を作成するかのようなものです。テキスト要約は、自然言語処理（NLP）の魅力的な分野です。それは元のテキストの主要なアイデアと重要な情報を保持します。簡単に言えば、テキスト要約の目標は、元のテキストの重要なポイントを捉え、実際には読まずにテキストの内容を素早く把握できるようにすることです。出典: Microsoft 要約の種類テキスト要約のアプローチには、主に2つのタイプがあります。それらは以下の通りです。抽出型抽象型それぞれ詳しく理解しましょう。抽出型要約これは、元のテキストから重要な文を選択し組み合わせて要約を形成することを含みます。このタイプの要約は、最も関連性の高い情報を抽出します。これらの文は、元のテキストの主要なアイデアや文脈を表すものでなければなりません。選択された文は、修正なしで要約を形成します。抽出型要約で使用される一部の標準的な手法には、次のものがあります。文のスコアリング: これはスコアに基づくアプローチです。システムは、単語の頻度、文の位置、キーワードの重要性に基づいて要約のための文を選択します。スコアが高い文を要約に含めるために、スコアが高い文を選択します。この方法で、すべての高スコアの文が元のテキスト全体の要約となります。グラフベース:…