1. Extractive Summarization:根据词语重要性、句子重要性排序,抽取出重要度高的句子,从而形成摘要。主要是对文本的选择,算法过程相对更容易,但是对于复杂的文本时,很难仅仅通过选择文本来形成摘要,如小说。 2. Abstractive Summarization:过程更为复杂,但生成能力更强,可认为有一定的概括能力。 Extractive Summarization ...
文本摘要(Text Summarization)就是从原始文献中提取一个简短的文摘,文摘是全面准确地反映某一文献中心内容的简单连贯 … www.cnblogs.com|基于17个网页 3. 文件摘要 文件摘要(Text summarization)解决两个问题:选择文件中最重要的部份以及产生清楚易懂的摘要。在本文中我们呈现2001年莱 … ...
“使用序列到序列RNN和超越的抽象文本摘要”。 CoNLL(2016)。 苏米特·乔普拉(Sumit Chopra),亚历山大·拉什(Alexander M.Rush)和迈克尔·奥利(Michael Auli)。 “带有注意力递归神经网络的抽象句摘要”。 NAACL(2016年)。 郑健鹏,Mirella Lapata。 “通过提取句子和单词进行神经总结”。 ACL(2016年) 克里斯蒂娜·...
[5] SimCLS: A Simple Framework for Contrastive Learning of Abstractive Summarization:https://arxiv...
PaddleNLP是一个基于飞桨深度学习框架的自然语言处理工具包。它旨在为用户提供简单易用且高效的工具,以解决自然语言处理中的各种任务。本文将详细介绍如何使用PaddleNLP进行文本摘要(text summarization)的训练,并给出一步一步的操作指导。 一、什么是文本摘要? 文本摘要是指将一篇较长的文章或文档自动地压缩成一个较短...
为了提取句子,我们的提取模型是建立在编码器的顶层,通过叠加一些句间Transformer层来获取篇章级特征。而抽象模型提出了一个编码器-解码器结构,结合相同的预训练bert编码器(使用随机初始化的Transformer解码器)。论文设计了一个新的训练流程,能够分开编码器和解码器的优化步骤来适应编码器和解码器,因为前者是预训练的,...
文本摘要是指通过各种技术,对文本或者是文本集合,抽取、总结或是精炼其中的要点信息,用以概括和展示原始文本(集合)的主要内容或大意。作为文本生成任务的主要方向之一,从本质上而言,这是一种信息压缩技术。 关于文本摘要的任务不想进行过多的介绍,本文主要介绍如何使用rouge工具对生成的摘要进行评测。
Neural Summarization 使用deep learning技术来做abstractive summarization的paper屈指可数,大体的思路也类似,大概如下: (1)首先将自动文摘的问题构造成一个seq2seq问题,通常的做法是将某段文本的first sentence作为输入,headlines作为输出,本质上变成了一个headlines generative问题。 (2)选择一个big corpus作为训练、测试集...
自动文摘(auto text summarization)是NLP中较难的技术,难点很多,至今并没有一个非常让人满意的、成熟的技术来解决这个问题。 想法 大家在查文献的时候,输入一个关键词之后,会返回一个paper列表,如果你只看paper的title可能会被一些标题党蒙骗,如果每篇paper都看abstract,时间会花太久,看着很烦。所以我在想,给rsar...
一、介绍 本文主要提供了一个基于bert的篇章级编码器,能够编码一篇文章并获取每一句话的表征。为了提取句子,我们的提取模型是建立在编码器的顶层,通过叠加一些句间Transformer层来获取篇章级特征。而抽象模型提出了一个编码器-解码器结构,结合相同的预训练bert编码器(