PEGASUS Ajustado Alcanza Rendimiento de Última Generación en el Corpus XL-Sum Inglés

Este artículo presenta un método para optimizar la resúmen abstractivo ajustando el modelo PEGASUS en el corpus XL-Sum inglés. El objetivo es superar el rendimiento del modelo base mT5 al generar resúmenes concisos que capturen ideas salientes sin limitarse a extraer oraciones. Los resúmenes generados se evalúan utilizando la métrica ROUGE, que compara las salidas auto-generadas contra referencias creadas por humanos. El estudio afirma que el modelo PEGASUS ajustado alcanza resultados de última generación en este conjunto de datos específico. El análisis cuantitativo revela una mejora del 4.04% en la puntuación ROUGE-1 en comparación con la línea base. Además, el modelo demuestra un aumento significativo del 15.25% en la puntuación ROUGE-2. Finalmente, se reporta una mejora del 3.39% en la puntuación ROUGE-L, confirmando la efectividad del enfoque de ajuste.