一、简介文本摘要(text summarization)任务是NLP的重要任务之一,主要目标是将文本或文本集合转换为简短摘要,同时保留关键信息和整体含义。文本摘要按照输入类型可分为单文档摘要和多文档摘要。单文档摘要从给定…
model_checkpoint = "csebuetnlp/mT5_multilingual_XLSum" tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(mod...
什么是NLP中的文本摘要 自动文本摘要是在保持关键信息内容和整体含义的同时,生成简洁流畅的摘要的任务。 文本摘要目前大致可以分为抽取式与生成式两种类型: 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,...
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,而后者必须从头训练。 本文的贡献主要有三点: 证明了篇章级编码对于摘要任务的重要性。目前有各种各样...
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...
1. [NLP]LDA主题模型的python实现(2) 2. [设计模式]工厂模式——静态工厂方法(实际不是一种设计模式)(1) 3. [NLP]ELMO理解(1) 4. [NLP]AR模型与AE模型(1) 5. "exit"未定义标签 问题(1) 推荐排行榜 1. [NLP]subword理解:BPE,WordPiece,ULM(2) 2. [NLP]ELMO理解(1) 最新评论 1. ...
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...
【ACL2017】Get To The Point: Summarization with Pointer-Generator Networks seq-to-seq模型的出现给...
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...
[2] Abstractive Sentence Summarization with Attentive Recurrent Neural Networks 自从论文Neural machine translation by jointly learning to align and translate.第一次在NLP任务中使用了encoder-decoder+attention模型,NLP各界都开始广泛试用。 实际上encoder-decoder和attention都是一种思想,并没有具体的结构限制。下面...