Towards Russian summarization: can architecture solve data limitations problems?

В данной работе исследуется проблема автоматического реферирования, акцентируя внимание на её значимость, вызовы и методы, особенно в контексте русского языка. Мы выделяем ограничения текущих метрик оценки и наборов данных, которые представляют различные сценарии реферирования. В работе изучены различные подходы, включая форматы контролируемого обучения, сравнение моделей, предназначенных для русского языка, и обладающих кросс-языковыми возможностями, а также влияние настройки обучения с подкреплением на конечные результаты. Вклад работы включает изучение задачи реферирования для русского языка, публикацию набора данных на основе инструкций и лучшей открытой модели, а также перспективы для дальнейших достижений в данной области. Библ. – 43 назв.