连贯性好:生成的摘要逻辑清晰,易于理解。 缺点: 准确性挑战:可能误解原文,产生错误信息。 可控性低:模型内部机制复杂,调整困难。 三、抽取生成式摘要:双剑合璧的智者 工作原理:为了克服抽取式和生成式摘要的各自局限,抽取生成式摘要应运而生。它首先通过抽取方法选出关键信息,然后利用生成方法对这些信息进行重新组织,...
具体来说,面向不同场景的摘要生成和数据结构及其含义的提取,都可以通过以下方法在大模型中实现: 1.面向不同场景的摘要生成 生成摘要时,如果我们希望摘要能特定地面向某个领域或场景,只需要在输入(提示)中明确指示该场景,模型会根据上下文理解并输出符合需求的摘要。 实现方法: 场景化提示:在输入中加入明确的场景描述。
生成式摘要允许摘要中包含新的词语或短语,灵活性高,随着近几年神经网络模型的发展,序列到序列(Seq2Seq)模型被广泛的用于生成式摘要任务,并取得一定的成果。 仅使用Seq2Seq来完成生成式摘要存在如下问题:(1)未登录词问题(OOV),(2)生成重复。现在被广泛应用于生成式摘要的框架由See等人在ACL17中提出,在基于注意力...
我们需要将原文作为输入,通过抽取模型输出抽取摘要,然后把抽取摘要作为生成模型的输入,来输出最终摘要。但是,这有一个问题,训练的数据我们都是见过的,但我们真正预测的是未见过的数据,如果直接训练一个抽取模型,然后用该模型抽取训练集的摘要,那么很明显由于都被训练过了,抽取出来的摘要分数肯定会偏高,而新样本的效果...
1、抽取式 从文档中抽取已有句子形成摘要 实现简单,能保证句子的可读性 可看作一个组合优化问题 可与语句压缩一并进行(可看作混合式方法) 2、抽取式文档摘要的关键技术: 重要信息评估、冗余信息的过滤、碎片化信息的聚合、多源信息的篇章组织 其中单文档摘要主要集中于重要信息评估 ...
采用抽取式或生成式方法对一段新闻文本进行摘要生成 抽取方式有哪些,数据抽取是指从源数据源系统抽取需要的数据。实际应用中,数据源较多采用的是关系数据库。总体而言,数据抽取的常见方法有两大类,一是基于查询式的,一是基于日志的。基于查询式的数据抽取基于查询式的
文本摘要:抽取式摘要:多文档抽取式摘要技术教程 1文本摘要概述 1.1文本摘要的重要性 在信息爆炸的时代,每天都有大量的文本数据产生,包括新闻、报告、社 交媒体帖子等。文本摘要技术的出现,旨在从这些长篇大论中提取关键信息, 生成简洁的概述,帮助用户快速理解文本内容,节省时间。这对于新闻聚合、 学术文献检索、在线...
文本摘要,按摘要输出的类型,可以分为抽取式摘要(Extractive)和生成式摘要(Abstractive)。 抽取式好比老实人,温顺服从,循规蹈矩,不敢越雷池半步。 抽取式摘要直接从原文中摘取完整的句子,作为文章的摘要,保证摘要在语法和事实上的正确性,但无法做到概括文章内容和结合外部知识,缺乏惊艳之感,意外之喜。
文本摘要:抽取式摘要:文本预处理技术教程.pdf,文本摘要:抽取式摘要:文本预处理技术教程 1文本摘要概述 1.1文本摘要的定义 文本摘要 (Text Summarization)是指从原始文本中提取或生成一个简短的 版本,保留其主要信息和意义的过程。这一技术在信息过载的时代尤为重要,
本文将介绍一种抽取式文本摘要生成方法、装置、设备及存储介质与流程。 一、概述 抽取式文本摘要(Extractive Text Summarization)是一种通过分析文本内容,从原始文本中抽出最紧要的信息构成摘要的技术。相比于摘要内容的生成,抽取式技术更加精准和牢靠,由于生成的摘要内容是从原始文本中抽取的,不会显现误差和不精准的...