本文结构概览不同的摘要任务下，选择合适的Rouge指标Rouge-N的理解与示例Rouge-L的理解与示例代码示例（char粒度 计算摘要的Rouge值）代码示例（word粒度 计算摘要的Rouge值）个人思考ReferenceRouge的全名是Recall-Oriented Understudy for Gisting Evaluation，单看名字就会发现Rouge是由召回率演变而来的指标，用
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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# 使用PaddleNLP实现文本摘要的基础教程
文本摘要是一种自然语言处理技术，可以将长文本浓缩为简洁的摘要，以便快速获取关键信息。PaddleNLP是一个强大的深度学习框架，支持多种自然语言处理任务，包括文本摘要。本文将指导你如何使用PaddleNLP实现文本摘要功能。
## 流程概述
在实现文本摘要的过程中，我们将按以下步骤进行：
| 步骤 | 说明
bert中文文本摘要代码写在最前面关于BERT使用transformers库进行微调model.py自定义参数激活函数geluswish定义激活函数字典BertConfig类参数配置vocab_size_or_config_json_filefrom_dict方法（from_json_file时调用）from_json_file方法一系列方法BertEmbeddings类：embeddings层
# 使用PaddleNLP实现文本摘要的完整指南
文本摘要是自然语言处理中的一个重要任务，它的目标是从一段文本中提取出核心信息。在本篇文章中，我们将介绍如何使用开源工具PaddleNLP来实现文本摘要的功能。这将包括整个实现流程的概述，每一步骤的详细代码示例，以及相应的解释。
## 流程概述
首先，让我们看一下实现文本摘要的基本流程，下面是一个表格展示：
| 步骤 | 描述
1. 简介 随着互联网产生的文本数据越来越多，文本信息过载问题日益严重，对各类文本进行一个“降 维”处理显得非常必要，文本摘要便是其中一个重要的手段。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摘要。文本摘要按照输入类型可分为单文档摘要和多文档摘要。单文档摘要从给定的一个文档中生成摘要，多文档摘要从给定的一组主题相关的文档中生成摘要。按照输出类型可分为抽取式摘要和生成式摘要。抽取式摘要从
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2024-09-19 19:54:41
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ChatPDF：基于AI的论文和书籍内容整理工具在ChatGPT、Midjourney等AI内容生成工具大热的背景下，加上OpenAI最近开放API功能，众多工具开始整合AI功能，实现的不仅仅是问答，而是图文影音内容的自动创造。在这一趋势中，今天我要介绍的「ChatPDF」是一个专注于论文和书籍内容整理的AI工具。ChatPDF的功能和用途「ChatPDF」让我们能够利用ChatGPT与PDF文件
基于TextRank算法的文本摘要
文本摘要是自然语言处理（NLP）的应用之一，一定会对我们的生活产生巨大影响。随着数字媒体的发展和出版业的不断增长，谁还会有时间完整地浏览整篇文章、文档、书籍来决定它们是否有用呢？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
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2023-10-27 15:29:18
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自动文摘出现的重要原因之一是信息过载问题。自动文摘要解决的问题描述很简单，就是用一些精炼的话来概括整篇文章的大意。目前有二种流派，一种是extractive，抽取式的，从原文中找到一些关键的句子，组合成一篇摘要；另外一种是abstractive，摘要式的，这需要计算机可以读懂原文的内容，并且用自己的意思将其表达出来。人类语言包括字、词、短语、句子、段落、文档这几个level，研究难度依次递增，理解
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2024-05-09 13:06:06
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QBSUM: a Large-Scale Query-Based Document Summarization Dataset from Real-world Applications论文下载地址https://arxiv.org/abs/2010.14108v2摘要基于查询的文档摘要旨在提取或生成直接回答或与搜索查询相关的文档的摘要。这是一项重要的技术，可以有益于各种应用程序，例如搜索引擎、文档
# PaddleNLP 文本摘要服务化
随着信息技术的发展，数据爆炸式增长，如何有效管理和获取信息成为了一个重要的研究方向。文本摘要技术应运而生，它可以帮助用户快速理解长文档的核心信息。本篇文章将重点介绍如何使用PaddleNLP进行文本摘要服务化，并通过代码示例和示意图来帮助你理解这一过程。
## 什么是文本摘要？
文本摘要是自动生成简洁总结的过程，目的是提炼出原文中的关键信息，通常分为两
探索BERTSum：基于Transformer的中文文本摘要工具在信息爆炸的时代，快速准确地提炼文本要点显得尤为重要。为此，我们向您推荐一个强大的开源项目——BERTSum，这是一个针对中文文本进行自动摘要的工具，利用了Transformer架构和预训练模型BERT的强大能力。项目简介BERTSum是基于Facebook AI的Newsroom工作，将其扩展到中文领域。它由两部分组成：一个用于抽取
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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介绍 随着近几年文本信息的爆发式增长，人们每天能接触到海量的文本信息，如新闻、博客、聊天、报告、论文、微博等。从大量文本信息中提取重要的内容，已成为我们的一个迫切需求，而自动文本摘要（automatic text summarization）则提供了一个高效的解决方案。 根据Radev的定义[3]，
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2019-06-06 21:08:00
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# 使用PaddleNLP进行文本摘要生成
随着信息爆炸时代的到来，如何快速提取关键信息成为了一项重要技能。文本摘要技术旨在通过对大段文本的浓缩，提取出其核心内容。PaddleNLP是一个开放的深度学习框架，它为文本摘要任务提供了多种预训练模型，方便研究和应用。本文将介绍如何使用PaddleNLP生成文本摘要，并提供相应的代码示例。
## 1. PaddleNLP概述
PaddleNLP是百
欢迎大家前往 "腾讯云+社区" ，获取更多腾讯海量技术实践干货哦~ 本文由 "columneditor" 发表于 "云+社区专栏" 作者：姚均霖 导语 ：随着近几年文本信息的爆发式增长，人们每天能接触到海量的文本信息，如新闻、博客、聊天、报告、论文、微博等。从大量文本信息中提取重要的内容，已成为我们
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2018-10-30 17:24:00
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在处理“paddlenlp 摘要”类型问题时，做好备份和恢复是至关重要的。本文将详细介绍如何制定有效的备份策略和恢复流程，以及可能遇到的灾难场景、工具链集成、预防措施和案例分析等内容。
### 备份策略
制定备份策略需要确保数据的安全性与恢复的高效性。我们可以根据不同的存储介质选择适合的数据备份方案。以下是备份流程的细节，包括流程图和命令代码：
```mermaid
flowchart TD
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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# 使用 PaddleNLP 实现文本摘要和关键词提取
在文本处理领域，文本摘要和关键词提取是两个重要的任务。本文将指导您如何使用 PaddleNLP 实现这两个功能。从准备环境到运行代码，我们将详细介绍每一步的实施流程。
## 流程概述
实现文本摘要和关键词提取的主要步骤如下：
| 步骤 | 描述 |
|:----:|:----:|
| 1 | 环境准备与安装 |
| 2 |
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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