在短文本摘要领域,无论是抽取式摘要(BERT,RoBERTa),还是生成式摘要(BART,T5),文本摘要模型都取得了卓越的表现。然而,长文本摘要长度长,内容广,压缩程度高,并且通常是特殊领域文章(如arxiv论文),一直以来是一个难以处理的问题。1 目前,解决长文本摘要主要有基于图/GNN的模型,基于RNN的模型和基于Transformer的模型。
在短文本摘要领域,无论是抽取式摘要(BERT,RoBERTa),还是生成式摘要(BART,T5),文本摘要模型都取得了卓越的表现。然而,长文本摘要长度长,内容广,压缩程度高,并且通常是特殊领域文章(如arxiv论文),一直以来是一个难以处理的问题。[1] 目前,解决长文...
注意力机制或图神经网络(GNN)生成长文本摘要,存在忽略黄金摘要中传递的关键语义信息以及忽略了单词之间的顺序和句法依赖性。针对这两个问题,本文「提出了一个新的框架 GRETEL,用于长文本的提取摘要」,为 PLM 提供神经主题推理,以充分结合局部和全局语义。 实验结果表明,模型型优于现有的最先进方法。
在2021年的一篇论文《Recursively summarizing books with human feedback》中,OpenAI介绍了一种递归式的方法来处理超长文本。这种方法将长文本拆分成多个LLM(语言模型)能够处理的短文本,然后通过自底向上的摘要、聚合和再摘要过程,最终生成最终的摘要。这个方法的关键在于,每次摘要不仅依赖于当前的内容,还依赖于之前的摘要。
曼彻斯特大学在自然语言处理领域有着深厚的积累,特别是在文本理解和生成方面。其研究团队不仅在理论上有所建树,还开发了多个实用的工具和模型,为长文本摘要生成与提取技术的发展提供了有力支持。 技术实现 为了更直观地展示长文本摘要生成与提取的过程,我们将以一个简单的例子和一段示例代码来说明。 示例:新闻摘要生成...
长文本摘要模型BART-LS 代码:https://github.com/facebookresearch/bart_ls 论文:https://arxiv.org/abs/2209.10052 我们的主要发现总结如下: 1)在全局令牌和滑动窗口关注等长期机制中,我们发现简单的池增强块attention是各种任务的最有效选择。 2)对于预训练语料库,我们惊讶地发现,使用来自大型开放域语料库(Common...
文本生成类任务应用场景广泛,挑战性强,随着Attention-Seq2seq,Copy-Net,GPT这类极具影响力的工作出现,以及CNN/DM,LCSTS这样大规模生成类数据集的提出,生成类任务的热度也逐渐攀升,ACL2019仅摘要生成就有20余篇(刘鹏飞博士对此做了非常详尽的总结),不过其成熟度还远不及文本匹配,实体识别这类任务,生成结果无关重复...
经过了解,这是面向法律领域裁判文书的长文本摘要生成,这应该是国内第一个公开的长文本生成任务和数据集。过去一年多以来,我们在文本生成方面都有持续的投入和探索,所以决定选择该赛道作为检验我们研究成果的“试金石”。很幸运,我们最终以微弱的优势获得了该赛道的第一名。在此,我们对我们的比赛模型做一个总结和分享...
Longformer作为一种专为长文本设计的Transformer变体,通过引入局部注意力和全局注意力机制,有效解决了这些问题,并在多个任务中展现出卓越的性能。本文将探讨Longformer在中文长文本摘要生成中的应用与实践。 Longformer模型概述 Longformer是Transformer模型的一个变种,特别设计用于处理长文本。传统的Transformer模型在处理长序列...
1、文章:《手把手|基于TextRank算法的文本摘要(附Python代码)》 2、github地址 文档的原网页: https://baijiahao.baidu.com/s?id=1626615436040775944&wfr=spider&for=pc https://baijiahao.baidu.com/s?id=1626670136476331971&wfr=spider&for=pc http://finance.sina.com.cn/roll/2019-02-28/doc-ihrfqzka97...