任务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。 摘要：意思就是从一段文本 用几句话来概括这段话的意思方法有很多 本文只讲我会的 。思路1 ：将文本分词，统计一段文本的词频（当然是去除停用词之后的词频），
转载
2023-08-28 13:24:44
88阅读
点赞
文章目录背景摘要介绍模型预训练目标GSG预训练语料和下游任务实验结果消融研究Larger模型效果处理低资源数据集人工评测总结： Google发布天马-地表最强文本摘要生成模型,打败人类，我只要1000个样本)背景机构：Google Research 作者：Jingqing Zhang, Yao Zhao, Mohammad Saleh, Peter J. Liu 论文地址：https://arx
转载
2024-06-03 11:16:24
89阅读
项目场景：当生成标题之后，就需要生成摘要，摘要生成也是通过，GTP-2生成，但师弟说有抽取法，目前还没有比较GTP-2生成法得到的摘要，但是通过人工来看的化GTP-2摘要生成效果并不是很好，目前也没有在垂直领域实验，只是跑通了大佬的模型，也还是一篇学习记录。GTP-2摘要生成（数据集完善）依旧是读和修改大佬代码原代码传送门，解决了数据集的问题，和一些模型参数问题。 目前GitHub上大佬没有提供数
转载
2023-12-05 13:39:28
168阅读
## 用Python生成文本摘要
在信息爆炸的时代，人们需要处理大量的文本信息。为了提高效率，我们常常需要从长篇文章中提取出关键信息，这就是文本摘要的作用。Python是一种强大的编程语言，提供了许多工具和库来处理文本数据。本文将介绍如何使用Python生成文本摘要。
### 什么是文本摘要？
文本摘要是将长篇文章或文档压缩成包含重要信息的简洁版本的过程。文本摘要可以大大减少阅读时间，帮助人
原创
2024-06-15 04:46:54
118阅读
在处理“文本摘要生成 Python”这一主题时，我重新审视了整个过程，并力求将关键步骤及实现过程详细记录下来。本文记录了环境准备、部署架构、安装过程、依赖管理、配置调优以及迁移指南等信息。希望为有兴趣的开发人员提供一个清晰而全面的指南。
### 环境预检
在开始之前，我们需要确保系统环境满足要求。以下是系统要求表格：
| 系统 | 版本 |
|--
text.pytitle = '智能金融起锚:文因、数库、通联瞄准的kensho革命'
text = '''2015年9月13日,39岁的鲍捷乘上从硅谷至北京的飞机,开启了他心中的金融梦想。
鲍捷,人工智能博士后,如今他是文因互联公司创始人兼CEO。和鲍捷一样,越来越多的硅谷以及华尔街的金融和科技人才已经踏上了归国创业征程。
在硅谷和华尔街,已涌现出Alphasense、Kensho等智能金融
转载
2024-06-21 07:05:25
27阅读
作者：哈工大SCIR 黄毅翀序言抽取式的文本摘要直接从原文中摘取完整的句子作为文章的摘要，如同按部就班的老实人，令人心安；生成式的文本摘要可以产生原文中没有的单词和短语，好比一位逍遥的江湖侠客，蛟龙终非池中物，目前，我们这位侠客虽然艳惊四座，但却容易野马脱缰，返回不符合事实的结果。本文将简单介绍如何解决生成式文本摘要中事实性错误的相关研究。1. 生成式文本摘要的困境：事实性错误文本摘要（Text
转载
2023-12-21 17:46:17
233阅读
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load_data.py自定义参数collate_fn函数BertDataset类主函数tokenizer.py创建词汇表encode函数decode函数 ?你好呀！我是 是Yu欸 ? 2024每日百字篆刻时光，感谢你的陪伴与支持 ~
? 欢迎一起踏上探险之旅，挖掘无限可能，共同成长！ 写在最前面熟悉ber
转载
2024-05-09 11:05:35
100阅读
作者：HelloGitHub-追梦人物博客文章的模型有一个 excerpt 字段，这个字段用于存储文章的摘要。目前为止，还只能在 django admin 后台手动为文章输入摘要。每次手动输入摘要比较麻烦，对有些文章来说，只要摘取正文的前 N 个字符作为摘要，以便提供文章预览就可以了。因此我们来实现如果文章没有输入摘要，则自动摘取正文的前 N 个字符作为摘要，这有两种实现方法。覆写 sa
转载
2024-08-14 09:54:28
120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
英文版Dive in python可以在下面找到中文翻译http://linuxtoy.org/docs/dip/toc/index.html 3.1 模块 模块的__name__，当模块被import时，其为模块的名字，当模块作为main执行的时候，其为__main__ 3.2 dictionary dictionary中的key-value对可是任何类型的，同一词典中，可
转载
2024-07-30 21:37:25
40阅读
文章目录1. 时间序列表示方法1.1 Sequence representation1.2 Batch1.3 word2vec vs GloVe2. RNN原理2.1 Sentiment Analysis2.2 Weight Sharing and Consistent Memory2.3 How to train？3. RNN Layer使用3.1 Signal Layer3.2 nn.RNN
转载
2023-11-27 01:04:12
164阅读
背景介绍文本摘要，就是对给定的单个或者多个文档进行梗概，即在保证能够反映原文档的重要内容的情况下，尽可能地保持简明扼要。质量良好的文摘能够在信息检索过程中发挥重要的作用，比如利用文摘代替原文档参与索引，可以有效缩短检索的时间，同时也能减少检索结果中的冗余信息，提高用户体验。随着信息爆炸时代的到来，自动文摘逐渐成为自然语言处理领域的一项重要的研究课题。文本摘要的需求来自多个我们真实的客户案例，对于大
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
转载
2023-09-22 11:12:47
310阅读
写在前面Pointer-Generator Network 以及微软的 Unilm 是小喵在20年所研读的自动文本摘要方向系列论文中的两篇，到今天为止个人依旧认为它们是非常值得一读的。今天我们先分享 Pointer-Generator Networks。简单地说，Pointer-Generator Networks 这篇论文的idea以及背后的动机具备说服力。它直接抛出问题，给出解决办法
转载
2024-05-21 19:14:23
57阅读
目录 摘要：文本摘要生成概述：Encoder-Decoder模式思想：数据集描述：模型构建与代码描述（LSTM+Attention）总结：参考文献：摘要： 摘要是文本的主要内容和核心思想的最小化表达,从海量文本数据中快速寻找有价值的信息具有重要意义。利用深度神经网络Encoder-Decoder基本框架，通过引入注意力模型，本次将尝试实现应用LST
转载
2024-05-03 13:45:26
210阅读
TensorFlow 自动文本摘要生成模型textsum: Text summarization with TensorFlow | Google Research Blog(文/ 谷歌大脑软件工程师 Peter Liu) 每天，人们都依靠大量的信息源，来获取信息，从新闻报道到社交媒体帖子再到搜索结果。能够针对长文本自动生成精确摘要的机器学习模型对于以压缩形式处理大量信息是非常有用的，
转载
2023-11-27 19:53:21
288阅读
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
作者：姚均霖。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]，摘要是“一段从一份或多份文本中提取出来的文字，它包含了原文本中的重要信息，其长度不超过或远
转载
2024-08-20 14:13:49
101阅读
在当前信息爆炸的时代，文本摘要生成成为了自然语言处理（NLP）领域的一项重要任务。尤其是近年来，基于深度学习的方法如雨后春笋般涌现，利用 PyTorch 等框架进行文本摘要生成，成为了研究和实际应用的热点。本文将深入探讨如何通过 PyTorch 实现文本摘要生成，包括其技术原理、架构解析、源码分析、性能优化及案例分析。
## 时间轴展示
1. **2019年**: 深度学习开始在文本处理领域取
