通过把文本分割成若干组成单元(句子),构建节点连接图,用句子之间的相似度作为边的权重,通过循环迭代计算句子的TextRank值,最后抽取排名高的句子组合成文本摘要。具体迭代公式为: 在自动摘要时,TextRank将文本中的每个句子分别看作一个节点,如果两个句子有相似性,那么认为这两个句子对应的节点之间存在一条无向有权边,...
首先,由于抽取式文本摘要只能提取原文最重要的部分,所以它可能会丢失一些次要但重要的内容,而且这方面的评估比较困难,因此需要人在语言学领域有一定的专业素养。另外,抽取式文本摘要还存在另一个局限性,即它只能从已有的文本中提取,无法从结构化数据中提取,因此无法解决大型数据集的问题。 抽取式文本摘要的技术可以满足...
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: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,
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目前自动摘要(Automatic Summarization)的方法主要有两种: Extraction 是抽取式自动文摘方法,通过提取文档中已存在的关键词,句子形成摘要; Abstraction 是生成式自动文摘方法,通过建立抽象的语意表示,使用自然语言生成技术,形成摘要。 这两种方法都有一定的局限性,第一种抽取式摘要提取的结果普遍太冗长,并且不一定能完全概...
文本自动摘要有两种主要实现方式:生成式和抽取式。生成式方法主要依靠神经网络,如RNN,来生成摘要。而抽取式方法则更注重从原文中提取关键信息。本次作业主要关注抽取式文本自动摘要的实现,特别是基于TexRank算法的摘要抽取。TexRank算法是基于PageRank的改进版本,它利用文章内部词语的共同出现来计算关键词和关键句的重要性...
中国科学院信息工程研究所和微软亚洲研究院联合提出一种是基于 Zero-Shot 的多语言抽取式文本摘要模型。具体方法是使用在英文上预训练好的抽取式文本摘要模型来在其他低资源语言上直接进行摘要抽取;并针对多语言 Zero-Shot 中的单语言标签偏差问题,提出了多语言标签(Multilingual Label)标注算法和神经标签搜索模型(Neural...
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...
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...