Fugu-MT 論文翻訳(概要): San-BERT: Extractive Summarization for Sanskrit Documents using BERT and it's variants

論文の概要: San-BERT: Extractive Summarization for Sanskrit Documents using BERT and it's variants

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.01894v1
Date: Tue, 4 Apr 2023 15:47:26 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-04-05 13:21:24.442407
Title: San-BERT: Extractive Summarization for Sanskrit Documents using BERT and it's variants
Title（参考訳）: San-BERT: BERTと変種を用いたサンスクリット文書の抽出要約
Authors: Kartik Bhatnagar, Sampath Lonka, Jammi Kunal and Mahabala Rao M G
Abstract要約: 我々はサンスクリット語の言語モデル、すなわち変換器からの双方向表現(BERT)とその変種を開発する。そして、これらのモデルから与えられたテキストの特徴を抽出した。得られたサンスクリット文書の抽出要約を生成するため, 特徴量に対する次元還元法とクラスタリング法を適用した。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: In this work, we develop language models for the Sanskrit language, namely Bidirectional Encoder Representations from Transformers (BERT) and its variants: A Lite BERT (ALBERT), and Robustly Optimized BERT (RoBERTa) using Devanagari Sanskrit text corpus. Then we extracted the features for the given text from these models. We applied the dimensional reduction and clustering techniques on the features to generate an extractive summary for a given Sanskrit document. Along with the extractive text summarization techniques, we have also created and released a Sanskrit Devanagari text corpus publicly.
Abstract（参考訳）: 本研究では,Devanagari Sanskrit テキストコーパスを用いた,サンスクリット語の言語モデルである Bidirectional Encoder Representations from Transformers (BERT) とその変種 A Lite BERT (ALBERT) と Robustly Optimized BERT (RoBERTa) を開発した。そして、これらのモデルから与えられたテキストの特徴を抽出する。我々は,sanskrit文書の抽出要約を生成するために,特徴量に対する次元縮小とクラスタリング手法を適用した。抽出テキスト要約技術とともに,サンスクリット・デヴァナガリテキストコーパスを公開し,公開している。

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