介绍AllenNLP是由AllenAI提出的基于pytorch的NLP框架，与ELMO师出同门。据项目领导人Matt Gardner所说，该框架是在问题“NLP实验的最优实践方式”下提出的。 在EMNLP2018上，AllenAI对该框架做了介绍：演讲ppt。 ppt讲述该框架的指导原则，也是NLP实验的指导原则，受益匪浅。 我将这个ppt上传到百度网盘(提取码：ywm2)，方便github速度慢
引文本摘要是自然语言处理的一大经典任务，研究的历史比较长。随着目前互联网生产出的文本数据越来越多，文本信息过载问题越来越严重，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。传统的文本摘要方法，不管是句子级别、单文档还是多文档摘要，都严重依赖特征工程，随着深度学习的流行尤其是seq2seq+attention模型在机器翻译领域中的突破，文本摘要任务也迎来了一种全新的思路
nlp 论文生成摘要
内置AI NLP365(INSIDE AI NLP365)Project #NLP365 (+1) is where I document my NLP learning journey every single day in 2020. Feel free to check out what I have been learning over the last 257
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2023-09-15 22:13:04
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Atitit snownlp nlp 常见功能 目录1.1. 主要功能： 11.2. 官网信息： 21.3. # 自动摘要 vs 关键词提取 21.4. Tf idf算法 21.5. print('文本相似：') 31.6. 中文分词： 31.7. 词性标注： 41.8. 情感分析： 41.9. 转成拼音： 41.10. 繁体转简体： 41.11. 关于训练（分词，
在上一部分中，我们介绍了语义分析的基本内容（自然语言处理NLP（10）——语义分析），重点介绍了格文法和语义角色标注（SRL）。 在这一部分中，我们将介绍篇章分析相关内容。在介绍具体内容之前，我们首先要理解这样一个问题：什么是篇章？ 篇章是由一个以上的句子（sentence）或语段（utterance）构成的有组织、有意义的自然语言文本整体。一篇文章、一段会话等都可以看成篇章。构成篇章的句子（或语
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2023-08-18 15:35:17
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NLP基础学习笔记1-基于DFS搜索和规则的句子生成模型 本文和当前流行的NLP算法其实关系不大，是介绍一些历史上人们为了解决一些NLP问题提出的解决思路。 NLP自然语言处理经过了多年的发展，现在主流是采用机器学习和深度学习的方法进行NLP问题的解决，但是历史上，在机器学习还没有提出前，科学家还想出了很多解决自然语言问题的方法。可以基于搜索的方法去解决问题，其中一种就是基于规则的方法，这
如果您正在google的colab中打开这个notebook，您可能需要安装Transformers和?Datasets库。将以下命令取消注释即可安装。! pip install datasets transformers rouge-score nltk分布式训练请查看 这里.微调transformer模型解决摘要生成任务在本notebook中，我们将展示如何微调 ? Transformers中
文章目录一、什么是中文PEGASUS模型？二、中文PEGASUS模型的应用三、PEGASUS模型1、自我监督的总结目标2、使用少量示例进行微调3、人类素质总结4、理解测试：计算船只三、中文pegasus模型的pyotrch实现四、中文PEGASUS模型简单微调实现五、概要一、什么是中文PEGASUS模型？ 中文Pegasus模型是一种基于Transformer的预训练模型，用于文本生成任
文本摘要是一种从一个或多个信息源中抽取关键信息的方法，它帮助用户节省了大量时间，用户可以从摘要获取到文本的所有关键信息点而无需阅读整个文档。文本摘要按照输入类型可分为单文档摘要和多文档摘要。单文档摘要方法是指针对单个文档，对其内容进行抽取总结生成摘要；多文档摘要方法是指从包含多份文档的文档集合中生成一份能够概括这些文档中心内容的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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2023-09-04 13:30:56
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一、摘要的主要分类文本摘要：从数据上来看，分为利用无监督数据（自动摘要）和有监督数据两种方法文本摘要：从获取方法上看，分为抽取式摘要（从原文中抽取多个句子组成概要）和生成式摘要（先是自然语言理解进行篇章理解，然后用自然语言生成来生成摘要）两种方法。深度学习模型：BertSum,XLNet等。二、抽取式摘要方法1、基于无监督的抽取方法：page-rank主要处理流程：先构造图（其中一个句子是一个结点
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2023-07-14 16:42:37
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文章目录大文本摘要和小文本摘要之间的区别6种长文本摘要的关键方法使用 BERTSUM 进行长文本提取摘要使用 BertSum 进行新闻文章摘要使用 BertSum 的博客文章摘要带有人类反馈的书籍摘要书籍摘要方法的优缺点汇总示例Longformer 总结：Long-Document Transformer使用 8k Token 的 Longformer 摘要使用 GPT-3 的长文本摘要摘要什么是
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2023-08-25 22:15:42
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作者：王明、黄俊导读文本生成是自然语言处理领域的一个重要研究方向，具有丰富的实际应用场景以及研究价值。其中，生成式文本摘要作为文本生成的一个重要子任务，在实际应用场景中，包括新闻标题生成、摘要生成、关键词生成等任务形式。预训练语言模型，如BERT、MASS、uniLM等虽然在NLU场景中取得了令人瞩目的性能，但模型采用的单词、子词遮盖语言模型并不适用于文本生成场景中，特别是生成式文本摘要场景。其原
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。抽取式摘要从源文档中抽取关键句和关键词组成摘要，摘要全部来源于原文。生成式摘要根据原文，允许生成新的词语、短语来组成摘要。按照有无监督数据可以分为有监督摘要和无监督
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2023-07-28 18:49:44
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数据摘要算法是密码学算法中非常重要的一个分支，它通过对所有数据提取指纹信息以实现数据签名、数据完整性校验等功能，由于其不可逆性，有时候会被用做敏感信息的加密。数据摘要算法也被称为哈希（Hash）算法、散列算法。CRC<n>系列循环冗余校验(Cyclic Redundancy Check, CRC)是一种根据网络数据包或电脑文件等数据产生简短固定位数校验码的一种散列函数，主要用来检测或校
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2023-10-26 11:49:21
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一、概述自动摘要可以从很多角度进行分类，例如单文档摘要／多文档摘要、单语言摘要／跨语言摘要等。从技术上说，普遍可以分为三类： i. 抽取式摘要（extractive），直接从原文中抽取一些句子组成摘要。本质上就是个排序问题，给每个句子打分，将高分句子摘出来，再做一些去冗余（方法是MMR）等。这种方式应用最广泛，因为比较简单。经典方法有LexRank和整数线性规划（ILP）。 Lex
文章目录1. 概述2. 模型架构 1. 概述 通过预训练语言表征完成NLP任务主要分为两大类：feature-base、fine-tuning。前者如ELMo，它将学习的表征作为feature提供给下面的任务，下游任务提供模型；后者如Open GPI、ULMFiT，它们在fine tune预训练中学习到参数，不需要下游提供task-specific的模型。这两类在预训练时都使用了同样的目标函数
NLTK（www.nltk.org）是在处理预料库、分类文本、分析语言结构等多项操作中最长遇到的包。其收集的大量公开数据集、模型上提供了全面、易用的接口，涵盖了分词、词性标注(Part-Of-Speech tag, POS-tag)、命名实体识别(Named Entity Recognition, NER)、句法分析(Syntactic Pa
定义随着大数据的来临,信息数据出现爆炸式增长,网络时代每天产生数以亿计的数据和信息,因此人类不可避免的面临信息过载这一问题。其中归因于自媒体等传播途径的普及,使得文本信息越来越多.如何从杂乱绵长的文本中摘要出简短的主旨,即自动文本摘要的研究,对于人们能够快速,准确地从海量文本数据中获取到有效信息有着重大的意义。文本摘要生成即是通过生成一段简练的文字来高度概括原文信息的技术。分类按摘要的生成方式1.
NLP调研1 - 文本自动摘要概况 本次调研内容，是围绕“文本自动摘要”进行的概要性调研。调研的主要内容为，自动摘要的类型、应用程序和摘要系统和摘要评价技术这三个方面。以北大研究成果PKUSUMSUM为基础，研究其实现过程和原理，随后通过查询相关资料，完善“文本自动摘要”知识的体系内容。 1 概要1.1 应用范围 针对新的文本类型进行自动摘要：学术文献、 会议记录、 电影剧本、学生反馈、软件代码、
# NLP 摘要生成的流程与实现
## 一、概述
NLP（自然语言处理）摘要生成是将大量文本信息压缩为简短、精炼的内容，以便快速获取信息的技术。下面我将引导你通过一些简单的步骤，实现一个英文文本的摘要生成。
## 二、流程概述
在开始编码之前，我们需要明确整个任务的流程。以下是实现摘要生成的基本步骤：
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flowchart TD
A[获取文本] --> B[文
