Skip to main content
CenXiv.org
此网站处于试运行阶段,支持我们!
我们衷心感谢所有贡献者的支持。
贡献
赞助
cenxiv logo > cs > arXiv:2501.01933

帮助 | 高级搜索

计算机科学 > 计算与语言

arXiv:2501.01933 (cs)
[提交于 2025年1月3日 ]

标题: 当代梵语散文的抽象文本摘要:问题与挑战

标题: Abstractive Text Summarization for Contemporary Sanskrit Prose: Issues and Challenges

Authors:Shagun Sinha
摘要: 本论文提出了针对现代梵语文本的抽象文本摘要模型。 第一章,引言,介绍了本工作的动机、研究问题和概念框架。 梵语是一种资源较少的屈折语言。 本论文研究的主要研究问题是开发梵语抽象摘要面临的挑战。 为了解答主要研究问题,本工作基于四个不同主题提出了子问题。 第二章,文献综述,调查了之前的相关工作。 第三章,数据准备,回答了第三主题中的其余三个问题。 它报告了语言模型和摘要模型训练中的数据收集和预处理挑战。 第四章报告了模型的训练和推理以及由此获得的结果。 这项研究启动了梵语抽象文本摘要的流程,并报告了在开发过程中每个阶段遇到的挑战。 基于每个主题的研究问题已被解答,以回答主要研究问题。
摘要: This thesis presents Abstractive Text Summarization models for contemporary Sanskrit prose. The first chapter, titled Introduction, presents the motivation behind this work, the research questions, and the conceptual framework. Sanskrit is a low-resource inflectional language. The key research question that this thesis investigates is what the challenges in developing an abstractive TS for Sanskrit. To answer the key research questions, sub-questions based on four different themes have been posed in this work. The second chapter, Literature Review, surveys the previous works done. The third chapter, data preparation, answers the remaining three questions from the third theme. It reports the data collection and preprocessing challenges for both language model and summarization model trainings. The fourth chapter reports the training and inference of models and the results obtained therein. This research has initiated a pipeline for Sanskrit abstractive text summarization and has reported the challenges faced at every stage of the development. The research questions based on every theme have been answered to answer the key research question.
评论: 博士论文
主题: 计算与语言 (cs.CL) ; 人工智能 (cs.AI)
引用方式: arXiv:2501.01933 [cs.CL]
  (或者 arXiv:2501.01933v1 [cs.CL] 对于此版本)
  https://doi.org/10.48550/arXiv.2501.01933
通过 DataCite 发表的 arXiv DOI

提交历史

来自: Shagun Sinha [查看电子邮件]
[v1] 星期五, 2025 年 1 月 3 日 18:12:13 UTC (3,990 KB)
全文链接:

获取论文:

    查看标题为《》的 PDF
  • 查看中文 PDF
  • 查看 PDF
  • 其他格式
许可图标 查看许可
当前浏览上下文:
cs.CL
< 上一篇   |   下一篇 >
新的 | 最近的 | 2025-01
切换浏览方式为:
cs
cs.AI

参考文献与引用

  • NASA ADS
  • 谷歌学术搜索
  • 语义学者
a 导出 BibTeX 引用 加载中...

BibTeX 格式的引用

×
数据由提供:

收藏

BibSonomy logo Reddit logo

文献和引用工具

文献资源探索 (什么是资源探索?)
连接的论文 (什么是连接的论文?)
Litmaps (什么是 Litmaps?)
scite 智能引用 (什么是智能引用?)

与本文相关的代码,数据和媒体

alphaXiv (什么是 alphaXiv?)
CatalyzeX 代码查找器 (什么是 CatalyzeX?)
DagsHub (什么是 DagsHub?)
Gotit.pub (什么是 GotitPub?)
Hugging Face (什么是 Huggingface?)
带有代码的论文 (什么是带有代码的论文?)
ScienceCast (什么是 ScienceCast?)

演示

复制 (什么是复制?)
Hugging Face Spaces (什么是 Spaces?)
TXYZ.AI (什么是 TXYZ.AI?)

推荐器和搜索工具

影响之花 (什么是影响之花?)
核心推荐器 (什么是核心?)
IArxiv 推荐器 (什么是 IArxiv?)
  • 作者
  • 地点
  • 机构
  • 主题

arXivLabs:与社区合作伙伴的实验项目

arXivLabs 是一个框架,允许合作伙伴直接在我们的网站上开发和分享新的 arXiv 特性。

与 arXivLabs 合作的个人和组织都接受了我们的价值观,即开放、社区、卓越和用户数据隐私。arXiv 承诺这些价值观,并且只与遵守这些价值观的合作伙伴合作。

有一个为 arXiv 社区增加价值的项目想法吗? 了解更多关于 arXivLabs 的信息.

这篇论文的哪些作者是支持者? | 禁用 MathJax (什么是 MathJax?)
  • 关于
  • 帮助
  • contact arXivClick here to contact arXiv 联系
  • 订阅 arXiv 邮件列表点击这里订阅 订阅
  • 版权
  • 隐私政策
  • 网络无障碍帮助
  • arXiv 运营状态
    通过...获取状态通知 email 或者 slack

京ICP备2025123034号