1, abstract ['æbstrækt, æb'strækt] n. 摘要；抽象；抽象的概念 adj. 抽象的；深奥的 vt. 摘要；提取；使……抽象化 vi. 做摘要；写梗概2, as [æz] conj. 因为；随着；虽然；依照；当…时 prep. 如同；当作；以…的身份 adv. 同样地；和…一样的3, ascending [ə'sendiŋ] adj. 上升的 v.
转载
2024-03-16 08:25:01
47阅读
从“文本”到“知识”：信息抽取
这是一个大数据的时代。随着太阳东升西落，每一天都在产生大量的数据信息。人们通常更擅长处理诸如数字之类的结构化数据。但实际情况是，非结构化数据往往比结构化的数据多。当我们从互联网上获取了大量的如文本之类的非结构化数据，如何去有效地分析它们来帮助我们更好地做出决策呢？这将是本文要回答的问题。信息提取是从非结构化数据（例如文本）中提取结构化信息的任务。我
转载
2024-04-18 18:59:38
145阅读
一、背景介绍目前自动摘要（Automatic Summarization）的方法主要有两种： Extraction 是抽取式自动文摘方法，通过提取文档中已存在的关键词，句子形成摘要； Abstraction 是生成式自动文摘方法，通过建立抽象的语意表示，使用自然语言生成技术，形成摘要。 这两种方法都有一定的局限性，第一种抽取式摘要提取的结果普遍太冗长，并且不一定能完全概括文章中心思想；第二种生成式
转载
2024-03-29 15:51:35
207阅读
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
转载
2024-05-15 08:23:23
221阅读
引言文本生成类任务应用场景广泛，挑战性强，随着Attention-Seq2seq，Copy-Net，GPT这类极具影响力的工作出现，以及CNN/DM，LCSTS这样大规模生成类数据集的提出，生成类任务的热度也逐渐攀升，ACL2019仅摘要生成就有20余篇（刘鹏飞博士对此做了非常详尽的总结），不过其成熟度还远不及文本匹配，实体识别这类任务，生成结果无关重复，丢失重点的现象依旧容易出现。本文基于摘要生
转载
2024-04-29 18:36:59
228阅读
TextRank 算法是一种用于文本的基于图的排序算法，其基本思想来源于谷歌的 PageRank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。 自动文本摘要是自然语言处理（NLP）领域中最具挑战性和最有趣的问题之一。它是一个从多种文本资源（如书籍、新闻文章、博客帖子、研
转载
2023-12-05 21:56:53
6阅读
在对自然语言表示进行预训练时，增加模型大小通常可以提高下游任务的性能。然而，在某些情况下，由于GPU/TPU内存的限制和更长的训练时间，进一步增加模型变得更加困难。ALBERT提出了两种参数减少技术，以降低内存消耗，提高BERT的训练速度，并且利用了一种自我监督的loss对句子连贯性构建。第一个是分解的embedding参数化。通过将大的词汇表嵌入矩阵分解为两个小的矩阵，将隐藏层的大小
前三篇博客（一）、（二）、（三）总结了抽取式自动文摘的一些经典方法，传统抽取式自动文摘方法将文档简单地看作是一组文本单元（短语、句子等）的集合，忽略了文档所表达的全局语义，难免“断章取义”。随着算力的提升，深度学习在很多应用中非常的火热也取得了state-of-the-art的性能，因此，将神经网络模型引入自动文摘任务是理所当然的，将文档用神经网络模型进行表示被称为神经文档模型（neural do
一，摘要算法 作用：验证数据完整性（登录注册、文件校验）常用的摘要算法有：MD5 ;SHA1,SHA224等SHA系列;HmacSHA1等mac算法 代码实现：如 MD5/**
* @param input 输入
* @return 返回16个字节
* @throws Exception
*/
public static byte[] MD5(byt
转载
2024-03-04 15:44:04
44阅读
绪论文本摘要自动抽取是文本信息抽取的主要任务之一，也是自然语言处理 NLP(Nature Language Process)领域的主要研究方向，它是指利用计算机自动从文本中抽取重要信息，形成摘要的方式表达原文。根据对信息的抽取方式的不同，可将文本自动摘要抽取技术分为两大类:抽取式(extractive)文本摘要生成方式和理解式(abstractive)文本摘要生成方式。抽取式文本摘要生成方法统计文
转载
2024-01-19 23:50:12
119阅读
数据抽取在数据分析中扮演着重要的角色目录前言1.1抽取一行数据1.2抽多行数据1.2.1抽取任意多行数据1.2.2抽取连续多行数据1.3抽取指定列数据1.3.1直接使用列名1.3.2使用loc属性和iloc属性1.4抽取指定行、列数据1.5按指定条件抽取数为什么要进行数据抽取： 数据抽取是从各种数据源中获
HANLP（汉语言处理）是一个广泛应用于自然语言处理的开源工具，它提供了多种算法来完成文本分析和处理的工作。其中，抽取式自动摘要是其重要的功能之一，它通过提取关键信息来生成文章的摘要，大幅提高阅读的效率和准确性。然而，在实际使用中，我们也可能会遭遇一些问题，接下来我将详细记录解决“hanlp 抽取式自动摘要”问题的过程。
最近，我的团队在实现基于HANLP的抽取式自动摘要时，发现系统偶尔输出的摘
Pre-training with Extracted Gap-sentences for Abstractive SUmmarization Sequence-to-sequence models, or PEGASUS, uses self-supervised objective Gap Sentences Generation (GSG) to train a transformer en
转载
2024-08-20 14:52:44
54阅读
作者：Peter J. Liu、Mohammad Saleh、Etienne Pot、Ben Goodrich、Ryan Sepassi、Łukasz Kaiser、Noam Shazeer最近，经过研究证明，生成英文维基百科（English Wikipedia）文章的方法可以概述为源文档的多文档摘要。我们使用抽取式文摘（extractive summarization）来粗略地识别出显要的信息，
Entity-extractor-by-binary-tagging“半指针-半标注”方法实体的抽取器，基于苏神的三元组抽取方法改造，这里取消了三元组抽取模型中对s的抽取，直接抽取实体并做分类(相当于直接抽取p和o)。改造后的实体抽取方法不仅可以运用于短实体的抽取，也可以运用到长句实体的抽取。基于DGCNN和概率图的"三元组"信息抽取模型代码 以及运行教程 获取：AI项目体验
转载
2024-08-23 07:12:11
58阅读
Hanlp 抽取式摘要 本地版是我在处理信息摘要问题时想要实现的一种技术解决方案。针对海量文本数据的处理，Hanlp 提供了高效的文本摘要方法。本文详细记录我在申请使用 Hanlp 的过程中遇到的问题背景、错误现象、根因分析、解决方案、验证测试与预防优化的全过程。
首先，随着信息量的不断增加，传统信息处理方式已经难以满足需求。用户希望能够通过抽取式摘要获取文章中的重点信息，从而节省时间。这种需求
目前主流的文本摘要自动生成有两种方式：抽取式（extractive），另一种是生成式（abstractive）。抽取式顾名思义，就是按照一定的权重，从原文中寻找跟中心思想最接近的一条或几条句子。生成式则是计算机通读原文后，在理解整篇文章意思的基础上，按自己的话生成流畅的翻译。详细分类如下：Extraction 抽取式传统机器学习模型基于统计：统计词频，位置等信息，计算句子权值，再简选取权值高的句子
转载
2024-07-10 16:10:33
198阅读
中文自动文摘关键技术总结github：https://github.com/xiaoming3526/ai-ming3526定义所谓自动文摘就是利用计算机自动地从原始文献中提取文摘，文摘是全面准确地反映某一文献中心内容地简单连贯的短文。应用互联网迅速发展伴随着每天产生大量的文本数据，文摘是文本的主要内容，用户想查询和了解自己关注的话题需要花费大量时间进行选择和阅读文章，并且文摘任务单靠人工也是无法
一、概念二、Extractive抽取式算法 - TextRank1、TextRank算法提取关键词2、TextRank算法提取关键词短语3、TextRank算法生成摘要1）文本相似度 - BM25算法4、TextRank算法优势5、TextRank算法存在的问题及解决策略三、Abstractive抽取式算法1、seq2seq + attention模型1）seq2seq2）attention机制a
社会科学研究领域的常见问题：观测数据稀缺和难以获取的情况，随着优秀公开数据库的出现，数据变得丰富。接下来的问题是如何获取这部分数据。另外有部分数据存在各种软件里面，获取不方便。面对大量数据，科研人员既没有时间，也没有意愿进行数据的手工采集。但实际中，我们经常需要将各种来源的数据复制粘贴过来，然后进行整理。这种方式易于出错、重复度高，极大的浪费了科研人员的时间。下面分享几种获取数据的工具： 一、网页
转载
2024-02-01 08:39:54
37阅读
