文本摘要的常见问题和解决方法概述，以及使用Hugging Face Transformers库构建基于新浪微博数据集的文本摘要示例。作 者丨程旭源 学习笔记1 前言简介文本摘要旨在将文本或文本集合转换为包含关键信息的简短文本。主流方法有两种类型，抽取式和生成式。常见问题：抽取式摘要的内容选择错误、语句连贯性差、灵活性差。生成式摘要受未登录词、词语重复等问题影响。 文本摘要的分类有很多，比如单文档多
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2024-07-26 01:40:25
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文本摘要技术是利用计算机自动实现文本分析、内容归纳和摘要自动生成的技术。 文本自动摘要的基本分类 文本自动摘要的分类方法有很多，根据原文语言种类划分，可以分为单语言照耀和跨语言摘要；根据输入文本的数量划分，文本摘要技术可以分为单文档摘要和多文档摘要；根据文摘和原文的关系划分，可以分为摘录式(extraction)文摘和理解式(abstraction)文摘。摘录型文摘由原文中抽取出来的片段组成，
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2024-03-06 07:33:32
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文本摘要任务是文本生成任务的子类，输入一段源文本，期望输出包含源文本主要内容的精简、流畅、没有语法错误的摘要。以往的模型表现分析往往基于同一个数据集，这篇工作对抽取式和生成式的11个摘要模型进行了跨数据集表现的研究，期望更加全面的了解不同摘要模型在跨数据集迁移上的表现。本期AI TIME PhD直播间，我们有幸邀请到复旦大学研究生陈怡然为我们进行分享，本次分享的主题是——文本摘要的跨数据集迁移研究
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2024-08-23 13:53:00
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MD5消息摘要算法（英语：MD5 Message-Digest Algorithm），一种被广泛使用的密码散列函数，可以产生出一个128位（16字节）的散列值（hash value），用于确保信息传输完整一致。MD5由美国密码学家罗纳德·李维斯特（Ronald Linn Rivest）设计，于1992年公开，用以取代MD4算法。 关于详细的描述，可以看看百度百科里提供的信息。 
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2024-08-11 17:01:49
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文本概要就是从一大段文字里提取关键信息，做概括。主要分为抽取式和生成式。抽取式extractive抽取式最常用的算法是TextRank,TextRank 算法是一种用于文本的基于图的排序算法，通过把文本分割成若干组成单元（句子），构建节点连接图，用句子之间的相似度作为边的权重，通过循环迭代计算句子的TextRank值，最后抽取排名高的句子组合成文本摘要。抽取式摘要产生的总结的基本单元（句子/短语）
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2024-03-29 22:18:09
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作者：哈工大SCIR 冯夏冲1. 摘要多模态摘要（Multi-modal Summarization）是指输入多种模态信息，通常包括文本，语音，图像，视频等信息，输出一段综合考虑多种模态信息后的核心概括。目前的摘要研究通常以文本为处理对象，一般不涉及其他模态信息的处理。然而，不同模态的信息是相互补充和验证的，充分有效的利用不同模态的信息可以帮助模型更好的定位关键内容，生成更好的摘要。本文首先按照任
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2024-03-14 23:38:07
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自然语言处理领域中有很多的子任务，大类上一共分为四个板块，如下：1. 序列标注：分词/POS Tag/NER/语义标注
2. 分类任务：文本分类/情感计算
3. 句子关系判断：Entailment/QA/自然语言推理
4. 生成式任务：机器翻译/文本摘要 在我接触NLP相关的工作以来，任务1和任务2是比较常见的，后面两种则几乎没有
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2023-09-22 11:12:47
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摘要指导性写作00引言1、摘要的结构与内容1.1目的1.2方法1.3结果1.4讨论1.5其他1.6主流的摘要结构1.6.1 BMRC1.6.2 BMFI2、写作技巧2.1重点突出2.2句子简短2.3避免简称引用3、写作时常见的问题4、总结 00引言数学建模的比赛中最终提供的是一篇科技性质的论文，在评委阅卷时，由于工作量太大。一篇务实、规整的摘要绝对可以使你的论文得到加分。可是如何写好摘要呢？在结
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2024-04-19 12:57:07
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1 大纲概述 文本分类这个系列将会有十篇左右，包括基于word2vec预训练的文本分类，与及基于最新的预训练模型（ELMo，BERT等）的文本分类。总共有以下系列： word2vec预训练词向量 textCNN 模型 charCNN 模型 Bi-LSTM 模型 Bi-LSTM + Attention 模型 RCNN 模型 Adversarial LSTM 模型 Transform
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2024-03-07 21:36:07
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一、数据集准备：空格后面网址为前面网页中链接到的url二、思路梳理一个网页链接了几个url，就相当于给几个url进行的投票，那么它给其他url投票的分数就为：自己的得分/自己链接的url个数----（目前暂时不考虑给每个url投票的权重，默认都为1），所以我们需要按照每个url聚合，将它投票的网页聚合在一起，然后展开聚合后的多个url，每个url的得分就为：投票url/聚合url个数，
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2024-10-21 17:06:37
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BERT是一个著名的、强大的预先训练的“编码器”模型。让我们看看如何使用它作为“解码器”来形成编码器-解码器架构。Transformer 架构由两个主要构建块组成——编码器和解码器——我们将它们堆叠在一起形成一个 seq2seq 模型。从头开始训练基于Transformer 的模型通常很困难，因为它需要大型数据集和高 GPU 内存。我们可以使用许多具有不同目标的预训练模型。首先，编码器模型（例如，
文章目录BERT论文精读AbstractIntroductionBERTPre-training BERTTask #1: Masked LMTask #2: Next Sentence Prediction (NSP)Fine-tuning BERT BERT论文精读Abstract我们引入了一种新的语言表示模型BERT，它使用了来自Transformer的双向编码器。 与最近的语言表示模型不
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2024-05-15 08:23:23
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利用计算机将大量的文本进行处理，产生简洁、精炼内容的过程就是文本摘要，人们可通过阅读摘要来把握文本主要内容，这不仅大大节省时间，更提高阅读效率。但人工摘要耗时又耗力，已不能满足日益增长的信息需求，因此借助计算机进行文本处理的自动文摘应运而生。近年来，自动文摘、信息检索、信息过滤、机器识别、等研究已成为了人们关注的热点。自动文摘（Automatic Summarization）的方法主要有两种：E
文章目录01、引言02、主题分析以及文本相似性分析03、关键词提取04、Word2Vec 嵌入（词嵌入 Word Embeddings）05、FastText 嵌入（子词嵌入 Subword Embeddings）06、文档向量化 01、引言Gensim是一个用于自然语言处理和文本分析的 Python 库，提供了许多强大的功能，包括文档的相似度计算、关键词提取和文档的主题分析，要开始使用Gens
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2024-09-19 15:48:04
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Print函数输出字符串输出实例：print(“hello”)数字运算：print(1+2)，结果输出3向文件中输出： 4.想要输出中文时，需要在最前面输入# -*- coding: gbk -*-，注意，想要在文件中读取中文时，在读取文件时，也就是在open()函数中，要加上encoding="utf-8" &nb
字符识别和文本检测在实际生活中十分重要，从最简单的车牌检测到复杂的环境文本识别都需要这一技术的支持。目前这一领域最著名的会议是International Conference on Document Analysis and Recognition(ICDAR)1.文字检测与识别主要数据集Total-TextpapergithubCOCO-Text, COCO-Text V2 [外链图片转存失败,
最近有学习关于文本分类的深度学习模型，最先接触的就是TextCNN模型，该模型看起来非常简单效果也非常好，在此简单记录下整个模型的搭建以及训练过程。通过本博文，你可以自己搭建并训练一个简单的文本分类模型，本文的代码注释非常详细。使用的开发环境：python3（Anaconda管理）、Tensorflow1.13.1本文主要分为以下几个部分进行展开讲解：（1）TextCNN原理（2）模型的搭建（3）
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2024-07-06 19:48:38
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©作者 | 赵金旭编辑 | PaperWeekly论文标题：Towards Improving Faithfulness in Abstractive Summarization文章来源：NeurIPS 2022文章链接：https://arxiv.org/abs/2210.01877Abstract & Intro尽管基于预训练的语言模型的摘要取得了成功，但一个尚未解
这个章节打算介绍如何利用py-qt编一个显示界面，并结合工业相机实时采集并进行目标检测。 文章用到的软件有pyqt5、pycharm、Hikvision工业相机。 文章内容如下： 1、在pycharm下搭建pyqt的环境； 2、介绍paddle保存模型、加载模型的形式以及模型的说明； 3、如何利用paddle检测单帧图像 4、pyqt5效果展示1在pycharm下搭建pyqt5的环境该过程见链接，
分层（MVC）Model-View-Controller 把一个应用程序以MVC分成几个不封可以给予程序员足够的灵活性，并且鼓励重用diamante。成功的实施了MVC架构的关键在于要正确地分割应用程序的不同层次。芮然在某些情况下，在数据模型里存放如何显示它的信息是贪图一些方便，但是却给将来替换视图带来了极大的困难。同样，在图形布局的代码里放置数据库相关的代码会在替换数据库平台的时候让你头疼不已
