为了验证BERT-PGN模型的有效性,我们在NLPCC2017中文单文档新闻摘要评测数据集上进行了实验。实验结果表明,与PGN、LSTM-attention等模型相比,BERT-PGN模型在Rouge-2和Rouge-4指标上分别提升了1.5%和1.2%,显著提高了摘要的准确性和可读性。 实际应用与优势 BERT-PGN模型在中文新闻摘要生成中的应用具有显著优势: 高效性:...
PGN是Pointer Generator,生成式文本摘要 DCA是当前生成式文本摘要的state-of-art的效果 结论:抽取式文本摘要的效果优于生成式(甚至PGN的效果不如规则?)这一点我保持怀疑。BERT+Transformer的效果超过了目前抽取式模型的SOTA效果。 缺点: RNN是一层的和多层Transformer对比不太合理 实验结果显示生成式模型的效果还差于...
运行 AI代码解释 classAttention(nn.Module):""" Scaled Dot Product Attention""" defforward(self,query,key,value,mask=None,dropout=None):scores=torch.matmul(query,key.transpose(-2,-1))\/math.sqrt(query.size(-1))ifmask is not None:scores=scores.masked_fill(mask==0,-1e9)# softmax得到概...
第1 期:CopyNet、SummaRuNNer、SeqGAN、Latent Extractive、NEUSUM、BERTSUM、BRIO 第2 期:NAM、RAS、PGN、Re3Sum、MTLSum、KGSum、PEGASUS、FASum、RNN(ext) + ABS + RL + Rerank、BottleSUM 您正在阅读的是其中的第 1 期。前往 SOTA!模型资源站(sota.jiqizhixin.com)即可获取本文中包含的模型实现代码、预...
•PGN:是指针生成器网络,它是一种基于编码器-解码器体系结构的抽象汇总系统。 •DCA:是深度通信代理,这是一个先进的抽象摘要系统,其中包含多个代理以表示文档以及用于解码的分层注意机制。 进行消融研究以显示BERTSUM不同组件的贡献。 结果显示在表2中。区间段可提高基本模型的性能。 Trigram Blocking能够极大地改...
实验结果主要对比了LEAD、REFRESH、NEUSUM、PGN以及DCA方法,较当时方法,该论文效果确实不错,如下表所示, 在三种摘要判断层中,Transformer的效果最优。并且进行了进一步的消融实验,发现采用不同的Segment Embeddings会给结果带来一些提升,但是Trigram Blocking机制更为关键,具体如下表所示。
(2)与基线模型 PGN 相比,PGN+BERT 句向量特征模 型的性能得到了微 弱提升,说明融入 BERT 句向量特征能增 添语义信息,但作 用不大,总体性能甚至弱于模型 WordNet+ DualGattn+PGN+cov. (3)与基线模型 PGN 相比,PGN+BERT 句向量特征 + 主题信息 强化注意力机制模型在两个数据集上 ROUGEG1 指标分别提升了...
主要对比了LEAD、REFRESH、NEUSUM、PGN以及DCA方法,较当时方法,该论文效果确实不错,如下表所示, 在三种摘要判断层中,Transformer的效果最优。并且进行了进一步的消融实验,发现采用不同的Segment Embeddings会给结果带来一些提升,但是Trigram Blocking机制更为关键,具体如下表所示。
本发明公开了一种基于BERT模型的安全事故标签分类方法,属于自然语言处理领域.本发明首先进行对文本进行预处理,精简文本,提高处理效率;然后使用基于BERT预训练模型实现抽取式文本摘要,使用NEZHA预训练语言模型及PGN模型实现生成式文本摘要;最后通过ALBERT训练模型,借助迁移学习的思想进行多标签多任务分类.可对安全事故及原因...
1.一种基于BERT的自动文本摘要模型构建方法2.基于文本筛选和改进BERT的长文本方面级情感分析3.基于BERT-PGN模型的中文新闻文本自动摘要生成4.基于改进BERT和多阶段TCN的短文本分类5.基于BERT的混合字词特征中文文本摘要模型 因版权原因,仅展示原文概要,查看原文内容请购买©...