人工智能领域中AI能够领先人类的例子很多,包括前不久很火的Alpha狗,图片识别,主要是利用计算机远强于人类的计算能力,但也有很多的领域,AI离人类的水平还有很远,比如paper的survey,summarization,机器翻译等等。 近几年随着Deep Learning的火爆,研究者们利用一些最新的研究成果来做summarization,比如attention model,比如rnn...
[6] Abstractive Summarization with Combination of Pre-trained Sequence-to-Sequence and Saliency Models...
Final project as Computer Science Student at Telkom University || Stay tune guys at https://skripsi.fanzru.dev. golang computer-science nextjs text-summarization tailwindcss grobid Updated Nov 2, 2022 Go HanXinzi-AI / awesome-NLP-resources Star 43 Code Issues Pull requests a collection ...
1. [NLP]LSTM理解(7211) 2. [NLP]Transformer模型解析(3628) 3. AttributeError:'MSVCCompiler'对象没有属性'compiler_so'(3217) 4. [NLP]LDA主题模型的python实现(3186) 5. [设计模式]工厂模式——静态工厂方法(实际不是一种设计模式)(2250) 评论排行榜 1. [NLP]LDA主题模型的python实现(2) ...
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…
摘要数据集太少,质量不好的问题,英文的cnndm, nyt, pubmed,ami,gigaword等数据集,当然还有一些其他...
paddlenlp text_summarization训练-回复 训练PaddleNLP文本摘要模型的步骤 [PaddleNLP text_summarization训练]是一种基于深度学习的文本摘要模型训练方法。它可以从大量的输入文本语料中自动提取关键信息,生成简洁准确的摘要。本文将详细介绍如何使用PaddleNLP进行文本摘要模型的训练,并逐步回答你的问题。 1.准备数据集 在...
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。自动文摘的技术没...
The NLP Recipes Team Text summarization is a common problem in Natural Language Processing (NLP). With the overwhelming amount of new text documents
【ACL2017】Get To The Point: Summarization with Pointer-Generator Networks seq-to-seq模型的出现给...