عَمَلِيَّةَ عَقَدَ مُتَتَالِيَةٍ بِمُعَاقِبَةِ تَغَيُّرٍ مُتَتَالِيَةٍ مُتَّسِقَةٍ مَعَ حِسَابِ التَّشَابُهِ لِتَنْشِيطِ تَلْخِيصِ النَّصِّ

نموذج توليد الملخص المزود بمعاقبة التدرج يتجنب التكيف الزائد ويجعل النموذج أكثر استقرارًا. ومع ذلك، يواجه التدرج التقليدي معاقبة مشكلتين: (أ) حساب التدرج مرتين يزيد من وقت التدريب، و(ب) عامل الاضطراب يتطلب تجارب متعددة للعثور على القيمة المثلى. ولحل هذه المشكلة، نقترح نموذجًا لمعاقبة التدرج خطوة بخطوة مع حساب التشابه (S2SGP). أولاً، يتم تطبيق معاقبة التدرج خطوة بخطوة على نموذج توليد الملخص، مما يقلل بشكل فعّال من وقت التدريب دون التضحية بالدقة. ثانيًا، يتم حساب درجة التشابه بين الملخص المرجعي والملخص المرشح كعامل اضطراب. ولإظهار أداء الحل المقترح، أجرينا تجارب على أربع مجموعات بيانات لتوليد الملخص، من بينها مجموعة بيانات EDUSum التي أنشأناها حديثًا. تُظهر النتائج التجريبية أن S2SGP يقلل بشكل فعّال من وقت التدريب، وأن عوامل الاضطراب لا تعتمد على تجارب متكررة. وبخاصة، يتفوق نموذجنا على النموذج الأساسي بفارق أكثر من 2.4 نقطة في معيار ROUGE-L عند اختباره على مجموعة بيانات CSL.