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、
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2023-12-13 07:20:06
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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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GPT模型GPT全称Generative Pre-Training，出自2018年OpenAi发布的论文《Improving Language Understandingby Generative Pre-Training》在自然语言处理问题中，可从互联网上下载大量无标注数据，而针对具体问题的有标注数据却非常少，GPT是一种半监督学习方法，它致力于用大量无标注数据让模型学习“常识”，以缓解标注信息
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2023-10-31 21:43:46
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一句话简介：2018年发掘的自回归模型，采用预训练和下游微调方式处理NLP任务；解决动态语义问题，word embedding 送入单向transformer中。一、GPT简介 1.1 背景 目前大多数深度学习方法依靠大量的人工标注信息，这限制了在很多领域的应用。此外，即使在可获得相当大的监督语料情况下，以无监督学习的方式学到的表示也可以提供显着的性能提升。到目前为止，最引人注目的证据是广泛使用预
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2023-11-22 18:16:20
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NLP预训练模型系列-GPT1. BERT2. GPT 目录NLP预训练模型系列-GPT前言1. Abstract2. Introduction3. Related Work4. Framework 4.1 无监督预训练 4.2 有监督微调4.3 任务相关的输入转换5. Experiments5.1 setup5.2 Supervised fine-tuning 6
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2024-03-14 12:25:29
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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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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
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2023-11-23 14:40:11
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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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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
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2023-12-08 09:57:25
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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.
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2024-02-22 19:03:09
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# 如何实现一个基于GPT的自然语言处理模型
在这篇文章中，我将向您介绍如何实现一个基于GPT（Generative Pre-trained Transformer）的自然语言处理（NLP）模型。我们将从头到尾详细讨论整个过程，确保您能理解每个步骤的意义，同时也会提供必要的代码示例。
## 流程概览
首先，让我们看一下整个项目的流程。以下表格展示了实现GPT的基本步骤：
| 步骤 | 操
按照时间来看，我们先看看这几个大名鼎鼎模型的顺序哈。（1）2017年基于论文《Attenining）我们学习过了Transfo
原创
2022-12-14 16:25:23
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【笔记】GPT 文章目录【笔记】GPT介绍原理预训练过程fine-tuning GPT和ELMO非常相似，把语言模型直接迁移到具体的NLP任务中，因此，更容易迁移学习；不过也有弊端，这种将结构带入下游任务中的模式，不一定对每个任务都适用，GPT主要还是针对分类任务和标注性任务，对于生成任务，比如机器翻译，则它的结构也没办法进行很好的迁移； 介绍GPT在2018年由OpenAI提出，通过在大量的语
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2023-12-27 09:26:53
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什么是文本摘要任务本质: 文本摘要任务就是利用模型自动完成关键信息的抽取, 文本核心语义的概括, 用一个简短的结果文本来表达和原文本同样的意思, 并传达等效的信息. 例如： 中学语文课的中心思想概括. 新浪体育上的体育新闻短评. 今日头条上的每日重要新闻概览. 英语考试中的概括某段落信息的选择题.文本摘要的基本方法和思路.从NLP的角度看待文本摘要任务, 主流的涵盖两大方法: 抽取式摘要: Ext
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2023-12-23 23:03:14
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文章目录一、什么是文本摘要？二、文本摘要的应用场景介绍三、SOTA模型简介四、文本摘要模型训练微调的代码实现1.PEGASUS模型4.GPT-3模型五、总结一、什么是文本摘要？文本摘要是将一段长文本缩减为一段简短的内容要点的过程。它可以帮助人们快速地了解一篇文章或一段文字的主要内容，节省时间和精力。文本摘要通常分为两种类型：提取式摘要和生成式摘要。提取式摘要使用文本中已有的句子或段落来生成摘要。这
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2023-10-16 22:20:51
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从这个意义上讲，我们可以说GPT-2本质上是键盘应用程序的下一个单词预测功能，但是它比您的手机具有更大，更复杂的功能。 GPT-2在称为WebText的庞大40GB数据集上进行了训练，作为研究工作的一部分，OpenAI研究人员从互联网上进行了爬网。 为了比较存储空间，我使用的键盘应用程序SwiftKey占用了78MB的空间。 经过训练的GPT-2的最小变体，占用500MB的存储空间来存储其所有参数
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2024-01-30 20:48:59
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目录BERT和GPT简介BERT和GPT核心差异GPT的优势GPT的劣势总结随着近期ChatGPT的火热，引发各行各业都开始讨论AI，以及AI可以如何应用到各个细分场景。为了不被时代“抛弃”，我也投入了相当的精力用于研究和探索。但在试验的过程中，我的直观感受是，NLP很厉害，但GPT并不好用，反倒是BERT更加顺手，如臂使指。同样是大语言模型，那引爆AI浪潮的，为什么是GPT，而不是BERT呢？尝
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2024-05-24 15:47:04
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# NLP 摘要提取：一场机器与语言的亲密对话
## 什么是摘要提取？
摘要提取（Summarization）是自然语言处理（NLP）中的一个重要任务，它旨在从大量文本中提取出关键信息，形成简明扼要的总结。利用摘要提取技术，用户可以快速获取文档的主要观点，而无需逐字阅读整个信息。这一技术在新闻、学术研究、社交媒体等领域广泛应用，帮助人们高效处理信息。
## 摘要提取的方法
摘要提取主要分为
