Тема: EXPLORING THE CAPABILITIES OF LUHN SUMMARIZATION, BART, PEGASUS, ANDCLAUDE LLM FOR NEWS SUMMARIZATION
Характеристики работы
Закажите новую по вашим требованиям
Представленный материал является образцом учебного исследования, примером структуры и содержания учебного исследования по заявленной теме. Размещён исключительно в информационных и ознакомительных целях.
Workspay.ru оказывает информационные услуги по сбору, обработке и структурированию материалов в соответствии с требованиями заказчика.
Размещение материала не означает публикацию произведения впервые и не предполагает передачу исключительных авторских прав третьим лицам.
Материал не предназначен для дословной сдачи в образовательные организации и требует самостоятельной переработки с соблюдением законодательства Российской Федерации об авторском праве и принципов академической добросовестности.
Авторские права на исходные материалы принадлежат их законным правообладателям. В случае возникновения вопросов, связанных с размещённым материалом, просим направить обращение через форму обратной связи.
📋 Содержание
INTRODUCTION 4
1 Design 5
1.1 Requirements 5
1.2 Flowchart 6
1.3 Activity Diagram 7
2 Used Techniques, Technologies and Tools 12
2.1 Jupyter Notebook 12
2.2 PyTorch 13
2.3 Luhn Summarization 14
2.4 BART 15
2.5 Pegasus 18
2.6 Claude LLM 19
2.7 ROUGE 20
2.8 BERT Score 22
3 Implementations 25
3.1 Luhn Summarization 25
3.2 BART 31
3.3 Pegasus 39
3.4 Claude LLM 45
3.5 Model Comparison 49
CONCLUSION 56
REFERENCES 57
APPENDIX A 59
📖 Введение
Fortunately, numerous text summarization techniques have emerged. These methods range from basic approaches, relying on simpler logic for summarizing text, to more advanced methods utilizing complex architectures and pre-trained models. Each technique undoubtedly offers unique advantages and limitations.
This paper aims to explore the capabilities of several prominent summarization techniques. Specifically, we will investigate the effectiveness of Luhn summarization, BART, Pegasus, and Claude LLM in summarizing news articles. By utilizing open-source news article resources, this research will evaluate the strengths and weaknesses of each method in extracting crucial information from news content. To achieve these next task must be done:
• Provide a text summarization model for each technique that will be analyzed.
• Analyze the performance of each text summarization model using the results of each specific metric.
• Examine by comparing the outcome metrics obtained from each of the summarization models.
✅ Заключение
The techniques, technologies, and tools mentioned in this paper can be leveraged to great effect when exploring text summarization models and techniques for generating summaries of news articles.
This paper successfully explores the capabilities of Luhn Summarization, BART, Pegasus, and Claude LLM in generating summaries for news articles. It concludes that Pegasus is the most suitable text summarization model or technique compared to the other three for generating summaries for news articles.
📕 Список литературы
🖼 Скриншоты
