Pourquoi nous avons ouvert deux ensembles de données de résumés néerlandais ?
L'équipe ML6 a partagé avec la communauté Hugging Face deux grands ensembles de données de résumés néerlandais traduits par des machines, fournissant ainsi des ressources précieuses pour les tâches de NLP en néerlandais. Les ensembles de données sont des traductions d'articles de presse anglais provenant de CNN, Dailymail et BBC (XSum). Nous avons utilisé le modèle Opus MT pour les traductions, ce qui a nécessité d'importantes ressources informatiques. Ces ensembles de données sont utiles pour entraîner des modèles d'apprentissage automatique afin de résumer automatiquement des articles de presse néerlandais.
Dans ce billet de blog, nous discutons du concept d'apprentissage par transfert et de la manière dont il peut être appliqué aux tâches de résumé en néerlandais. En s'appuyant sur des modèles pré-entraînés et des techniques d'adaptation séquentielle, nous améliorons les performances du modèle sur les axes du résumé, de la compréhension de la langue néerlandaise et de la connaissance du domaine de l'actualité. Nous fournissons des exemples de résumés et évaluons les résultats, démontrant ainsi l'utilité des ensembles de données traduites automatiquement pour améliorer les modèles de résumé de nouvelles en néerlandais. En outre, nous avons mis en libre accès les ensembles de données et le modèle final de résumé de nouvelles en néerlandais pour que d'autres puissent l'utiliser et l'explorer.
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