PEGASUS:基于句子间隙的抽取式摘要预训练模型 PEGASUS专用于机器摘要生成。使用谷歌预训练的模型,在1000个样本进行测试,结果不差于人类评估结果。 谷歌发现,选择“重要”句子去遮挡效果最好,这会使自监督样本的输出与摘要更加相似。根据ROUGE标准对输出结果进行评判,通过查找与文档其余部分最相似的句子来自动识别这些句子。
在抽取式模型的训练期间, Sentence-Level 和 Set-Level 权重预测器是和摘要抽取器一起在英文标注语料上进行训练的。模型推断测试的时候,在其他语言上只使用摘要抽取器来进行摘要抽取。 技术概览 我们针对基于 Zero-Shot 多语言摘要任务中的单语言标签偏移问题,提出了神经标签搜索模型来对多语言标签使用神经网络搜索其权...
文本摘要任务主要分为抽象式摘要(abstractive summarization)和抽取式摘要(extractive summarization)。在抽象式摘要中,目标摘要所包含的词或短语会不在原文中,通常需要进行文本重写等操作进行生成;而抽取式摘要,就是通过复制和重组文档中最重要的内容(一般为句子)来形成摘要。那么如何获取并选择文档中重要句子,就是抽取式...
因而,如何构建句子之间的关系,并得到更好的句子表示,就成为抽取式摘要的核心问题。而本文就试图通过引入词结点来扩充句子间的关系,以异构图的方式来建模抽取式摘要,模型被命名为HeterSumGraph (Heterogeneous Summarization Graph)。 图1:HeterSumGraph 建模句间关系 在摘要任务上,建模句间关系的方法可以分成两大类: ...
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结果1 题目5、抽取式摘要典型模型一共有以下步骤,请按照先后顺序将步骤进行排序()①摘要语句排序 ②语句重要性计算与排名 ③文档理解 ④语句选择 A. ①②③④ B. ④③②① C. ③②④① D. ②③④① 相关知识点: 试题来源: 解析 C 反馈 收藏 ...
HeterSumGraph是一种应用于抽取式文档摘要的异构图神经网络模型。在构建句间关系方面，本文创新性地引入了词结点，以扩充和丰富句子间的关系建模，形成异构图结构。相较于仅仅使用句子结点的图结构，加入词结点能够更好地捕捉句子之间的连接，实现更精准的摘要生成。这一模型的设计逻辑以及实验结果均支持了...
摘要: 抽取式文本摘要使用一定的策略从冗长的文本中选择一些句子组成摘要,其关键在于要尽可能多地利用文本的语义信息和结构信息.为了更好地挖掘这些信息,进而利用它们指导摘要的抽取,提出了一种基于异构图和关键词的抽取式文本摘要模型(HGKSum).该模型首先将文本建模为由句子节点和词语节点构成的异构图,在异构图上使用...
以Graph 为核心结构的模型 序列模型较难捕捉到句子级别的长距离依赖,并且它过于依赖句子上下文的局部信息。相对而言,基于全局信息的图结构更加适合摘要任务。早在 2004 年,图结构就被用于抽取式摘要任务上:LexRank[1] 和 TextRank[2] 以句子为结点,按照句子之间特征的相似度建边,以无监督迭代的方式对结点进行重要...
本文介绍了一种名为CPSUM的模型，用于解决低资源场景下的半监督文本摘要抽取式任务。该模型旨在利用少量有标签数据和大量无标签数据进行训练，通过一致性学习方法和熵约束的伪标签学习方法，有效提高模型决策边界的精准性，进而获得比有监督学习更强的泛化性能，且显著减少了对标注数据的依赖。CPSUM模型主要...