来自2022年ACL会议，题目为:<BRIO: Bringing Order to Abstractive Summarization >。论文研究的出发点是：当前在文本摘要抽取领域，利用深度模型的监督学习方式表现的最好，这类方法基本都是将摘要抽取看着是seq2seq自回归的生成任务，训练时基于极大似然估计，让模型预测的序列的概率最大近似标注的参考序列
自然语言处理(NLP)-4.2 Transformers与文本摘要(Transformers and Text Summarization),程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
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...
In a terminal, run the following command. $ docker run -it basic-nlp 04_text_summarization.py The following is a break down of the command: docker run: This is the primary command used to run a new container from a Docker image. -it: This is a combination of two options: -i or...
抽取式摘要 生成式摘要 02 相关模型概述 【ACL2017】Get To The Point: Summarization with Pointer-...
一、什么是PaddleNLP? PaddleNLP是百度研制的自然语言处理(Natural Language Processing,NLP)开发工具包。它基于百度前沿深度学习技术和大规模深度学习模型,提供了一系列易用、高效的NLP模型和工具,帮助开发人员处理和分析文本数据。 二、PaddleNLP中的长文本自动摘要技术 长文本自动摘要技术是PaddleNLP中非常重要的一个功...
paddlenlp text_summarization训练-回复 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...
NLP 相关的一些文档、论文及代码, 包括主题模型(Topic Model)、词向量(Word Embedding)、命名实体识别(Named Entity Recognition)、文本分类(Text Classificatin)、文本生成(Text Generation)、文本相似性(Text Similarity)计算、机器翻译(Machine Translation)等,涉及到各种与nlp相关的算法,基于tensorflow 2.0。 github....
来自2022年ACL会议，题目为:<BRIO: Bringing Order to Abstractive Summarization >。
a worker in NLP 关注 79 人赞同了该回答 1、前言 本次分享一篇关于摘要抽取的paper,来自2022年ACL会议,题目为:<BRIO: Bringing Order to Abstractive Summarization >。论文研究的出发点是:当前在文本摘要抽取领域,利用深度模型的监督学习方式表现的最好,这类方法基本都是将摘要抽取看着是seq2seq自回归的生成...