² J. Howard and S. Ruder,“Universal Language Model Fine-Tuning for Text Classification”, (2018). A. Radford et al.,“Improving Language Understanding by Generative Pre-Training”, (2018). J. Devlin et al.,“BERT: Pre-Training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding”...
自注意力和多头注意力在此应用中尤为重要,因为它们能够捕获句子内部的复杂关系。 文本摘要(Text Summarization) 在自动文本摘要中,注意力机制帮助模型识别原文中最重要的信息,并基于这些信息生成紧凑的摘要。通过聚焦于关键信息,注意力机制使得生成的摘要更加相关和准确,无论是提取式摘要还是生成式摘要。 语音识别(Speech...
自注意力和多头注意力在此应用中尤为重要,因为它们能够捕获句子内部的复杂关系。 文本摘要(Text Summarization) 在自动文本摘要中,注意力机制帮助模型识别原文中最重要的信息,并基于这些信息生成紧凑的摘要。通过聚焦于关键信息,注意力机制使得生成的摘要更加相关和准确,无论是提取式摘要还是生成式摘要。 语音识别(Speech...
文本摘要(Text summarization) 问答(Question answering) 文本分类(Text classification) 文本匹配(Text matching) 未来方向(Future Directions) 最后,文章讨论了一些可能的未来方向: 探究适用于长文本模型架构 探究长文本预训练语言模型 探究如何消除长文本和现有语言模型之间的差距 探究在低资源情况下对长文本进...
ACL 2019 Sharma, E., Li, C., & Wang, L. (2019). Bigpatent: a large-scale dataset for abstractive and coherent summarization. 1 概述 作者使用1971年以来9个领域的130万份专利文档的介绍和摘要构建的文本摘要数据集。原始文档从Goole Patents Public Datasets获取。相比较于之前的CNN/DM、NYT这些新闻类...
Jacob Devlin等发布的《BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding》,BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)是一种预训练语言表示的方法,它通过在大量文本上进行预训练,学习到深层次的双向语言表示。BERT的关键创新在于它的双向训练策略,这使得模型能够同时考虑...
长文本摘要生成。A Discourse-Aware Attention Model for Abstractive Summarization of Long Documents,NAACL2018 研究对单一、较长形式的文档(如研究型论文)进行摘要生成,包括一个新的层次编码器模型的话语结构的文件和一个专注的话语感知解码器产生摘要。是一种神经序列到序列模型,它能够有效地总结长且结构化的文档,如...
text = ['PAD','Transformers', 'are', 'awesome', 'for', 'text', 'summarization'] rows = [] for i in range(len(text)-1): rows.append({'step': i+1, 'decoder_input': text[:i+1], 'label': text[i+1]}) pd.DataFrame(rows).set_index('step') decoder_inputlabel step 我们...
Lapata, “Text Summarization with Pretrained Encoder”, (2019)。 M.E. Peters 等人,《深度上下文化的词表示》,(2017 年)。 A. Vaswani 等人,《Attention Is All You Need》,(2017 年)。 更高级的术语是,自注意力和前馈层被称为置换等变 - 如果输入被置换,那么层的相应输出将以完全相同的方式被置换。
在论文「Sample Efficient TextSummarization Using a Single Pre-Trained Transformer」中,仅含解码器的transformer是第一个在语言模型上进行预训练的,然后才完成的概述任务。结果证明在遇到有限的数据集时,它比预训练的仅含编码器-解码器transformer效果要好。 GPT2的论文也展示了在语言模型中预训练后的模型的概括结果...