Bienvenue dans la série d'Hugging Face sur les tâches !
Dans cette vidéo, nous allons examiner la tâche de résumé de texte.
Le résumé consiste à produire une version plus courte
d'un document tout en préservant les informations pertinentes et importantes dans le document.
Les modèles de résumé prennent un document à résumer et génèrent le texte résumé.
Cette tâche est évaluée sur le score ROUGE. Il est basé sur le chevauchement entre la séquence produite
et la séquence correcte. Vous pouvez voir ceci comme ROUGE-1,
qui est le chevauchement de tokens uniques et ROUGE-2, le chevauchement de paires de tokens successives. ROUGE-N
fait référence au chevauchement de N tokens successifs. Ici, nous voyons un exemple de la façon dont les chevauchements ont lieu.
Un exemple de jeu de données utilisé pour cette tâche s'appelle Extreme Summarization (XSUM).
Ce jeu de données contient des textes et leurs versions résumées.
Vous pouvez utiliser des modèles de résumé pour résumer les articles de recherche, ce
qui permettrait aux chercheurs de choisir facilement des articles pour leur liste de lecture.
Pour plus d'informations sur la tâche de résumé de textes, consultez le cours d'Hugging Face.