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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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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# 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
# 自然语言处理中的摘要提取：一种简化信息的方法
在信息爆炸的时代，我们每天都会接触到大量的文本数据。如何快速获取关键信息，成为了自然语言处理（NLP）研究中的一个热门课题。其中，摘要提取技术应运而生，能够帮助我们从长文中提取出重要信息。在本文中，我们将介绍摘要提取的基本概念、方法以及一个具体的代码示例，带您逐步了解这个有趣的领域。
## 什么是摘要提取
摘要提取是一种自动生成短文本的方法，
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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作者 | AI Publishing 翻译 | 悉尼没睡醒校对 | gongyouliu编辑 | auroral-L全文共2406字，预计阅读时间30分钟。第九章 文本摘要和主题建模 1. 用 NLTK 进行文本摘要 1.1 抓取维基百科的文章 1.2 文本清洗
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2023-09-30 01:58:09
3阅读
集成，在介绍TextRank的原理之前，必
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2024-06-05 06:20:50
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简介BERT是经过预先训练的Transformer模型，已在多个NLP任务上取得了突破性的性能。最近，我遇到了BERTSUM，这是爱丁堡的Liu的论文。本文扩展了BERT模型，以在文本摘要上达到最新的分数。在此博客中，我将解释本文以及如何使用此模型进行工作。单文档文本摘要是自动生成文档的较短版本，同时保留其最重要信息的任务。该任务在自然语言处理社区中受到了很多关注。由于它对于各种信息访问应用程序具
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2023-12-05 15:54:00
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NLP 如何提取摘要
在当今信息爆炸的时代，文本摘要技术在众多领域显示了其不可或缺的重要性。例如，我们希望从长篇的文章、研究报告或新闻报道中提取出核心信息，以便快速获取所需内容。NLP（自然语言处理）正是实现这一目标的关键技术之一。接下来，我们一起探讨如何通过NLP提取文本摘要的过程。
### 用户场景还原
想象一下，某位用户每天需要阅读成百上千的新闻报道。她的时间有限，想在短时间内把握每篇
# 使用 Paddle NLP 提取摘要的完整指南
在这篇文章中，我们将会详细介绍如何使用 Paddle NLP 提取文本摘要。对于刚入行的小白来说，理解整个流程和具体的代码实现是很有必要的。下面，我们先来概述整个流程，再对每一步进行详细解释。
## 整体流程
我们可以将使用 Paddle NLP 提取摘要的流程分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述
前面一篇 NLP系列——文本预处理1 写了文本的预处理，对语料进行了分词，将一篇文章，按我们选择的最小单位 短语、词语或者字符等 进行划分。划分后的语料，还是以文字的形式存在，接下去，首先是要建立词典将文本变成index表示(计算机处理的都是数字)，然后以某种方式提取一个向量来表示文章，这就是特征向量。 这一篇只介绍BOW、TF、TF-IDF，CNN、RNN这些神经网络的后续再补。1. 构建词典N
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2023-09-23 14:32:29
198阅读
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
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2024-05-27 19:41:19
80阅读
实现功能：让用户指定（通过用户输入）摘要的高级属性：长度，样式，用户可能感兴趣的实体或用户已经阅读了多少文档（例如允许读者指定他们只想总结文章的一部分，在他们没有读过的其余段落的情况下）怎么实现的（算法）：摘要实现：将文档压缩为一个简短的段落或句子，同时保留了核心信息。摘要算法是抽取式或生成式的。抽取算法通过将输入的相关部分粘贴在一起形成摘要，而生成算法可能会生成初始文档中不存在的新文本。用户可控
一、赛题背景客服中心每天都需要接通大量的客户来电，客户来电需要进行语音转文本，同时对文本进行概括，提取客户核心诉求，但是人工总结会增加客服工作量，降低工作效率，因此期望使用AI算法进行自动的文本摘要生成。 文本摘要的目标是自动地将输入文本转换成简短摘要,为用户提供简明扼要的内容描述，是缓解文本信息过载的一个重要手段。 文本摘要也是自然语言生成领域中的一个重要任务，有很多应用场景，如新闻摘要、论文摘
Text Summarization with Pretrained EncodersYang Liu and Mirella Lapata Institute for Language, Cognition and Computation School of Informatics, University of Edinburgh yang.liu2@ed.ac.uk, mlap@inf.ed.
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2024-02-12 13:56:02
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中文自然语言处理分析和拉丁语系不同，亚洲语言是不用空格分开每个有意义的词的。而当我们进行自然语言处理的时候，大部分情况下，词汇是我们对句子和文章理解的基础，因此需要一个额外的分词工具去把完整的文本中分解成粒度更细的词。1.1 关键词提取1.1.1 基于 TF-IDF 算法的关键词抽取import jieba.analysejieba.analyse.extract_tags(sentence, t
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2023-11-13 09:39:45
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在当今信息爆炸的时代，提取英文文本摘要（NLP Summarization）显得尤为重要。通过自然语言处理（NLP）技术，我们能够快速获取信息精髓，同时降低信息过载的风险。这篇博文将详细介绍如何实现这一目标，从环境准备到版本管理，确保每个环节都清晰可见。
## 环境预检
在开始之前，我们需要确保环境符合我们的要求。以下是系统要求的表格，列出了必备的硬件及软件环境：
| 组件
关键词提取算法-TextRank 今天要介绍的TextRank是一种用来做关键词提取的算法，也可以用于提取短语和自动摘要。因为TextRank是基于PageRank的，所以首先简要介绍下PageRank算法。1.PageRank算法 PageRank设计之初是用于Google的网页排名的，以该公司创办人拉里·佩奇（Larry Page）之姓来命名。Google用它来体现网页的相关性和重要性，在
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2024-07-30 09:00:01
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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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