## PyTorch文本摘要
### 引言
在信息化时代，海量的文本数据被产生和积累。然而，人工处理这些数据是一项费时费力的任务。为了从大量的文本数据中提取关键信息，自动文本摘要技术应运而生。自动文本摘要是指通过计算机算法自动将一段文本缩减为几个简洁的句子或段落，概括出文本的要点。
自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）是一门研究如何使计算机能够处理和
原创
2023-10-20 17:43:44
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用 Python 做文本挖掘的流程
肖智博
· 收集数据数据集。如果是已经被人做成数据集了，这就省去了很多麻烦事抓取。这个是 Python 做得最好的事情，优秀的包有很多，比如 scrapy，beautifulsoup 等等。预处理（对这里的高质量讨论结果的修改，下面的顺序仅限英文）去掉抓来的数据中不需要的部分，比如 HTML TAG，只保留文本。结合
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2023-08-01 17:27:50
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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
问答系统1. SQuAD数据集给定一段文字作为context，给定一个问题question，从context中寻找一段连续的文字(text span)作为问题的答案。网址：https://rajpurkar.github.io/SQuAD-explorer/ 代码：https://github.com/galsang/BiDAF-pytorch2. 数据格式3. 整体流程架构文本摘要所谓摘要，就是
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2023-10-13 11:25:35
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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），
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2023-08-28 13:24:44
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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
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2023-09-22 11:12:47
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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
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2023-11-27 01:04:12
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一、前言参考：https://zhuanlan.zhihu/p/73176084代码：https://link.zhihu/?target=https%3A//github/9453932/Chinese-Text-Classification-Pytorch代码：https://link.zhihu/?target=https%3A//github/6
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2023-07-31 17:02:10
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从零开始自己搭建RNN【Pytorch文档】1字母级RNN的分类任务数据下载：https://download.pytorch.org/tutorial/data.zip 这次我们只用到 /name 这个文件夹下的18个文件，每个文件以语言命名，格式为 [Language].txt 打开后，里面是该语言中常用的姓/名。任务说明输入一个姓名，根据它的拼写，用循环神经网络对它分类，判断它属于哪个语言里
探索PyTorch文本分类利器：TextClassifier在深度学习领域，特别是自然语言处理（NLP）中， 是一个非常实用的项目，它以PyTorch为基础，提供了丰富的功能和高效的文本分类解决方案。这篇推荐文将带你深入理解这个项目的技术内核、应用场景及其独特优点。项目简介TextClassifier 是一个基于PyTorch构建的文本分类框架，它旨在简化和加速开发过程，让你能够在短时间内建立自己
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2024-10-01 09:54:43
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最近总算是忙完了毕业论文的事情，也放松了一段时间，很久没有写博客了。之前逛Medium有收藏了很多有意思的文章，就做个搬运和大家一起学习。这篇文章主要介绍的是作者做的一个对多种语言的邮件进行无监督摘要抽取的项目，非常详细。文本摘要也是非常有意思的NLP任务之一，可能之后会涉及相关的项目，所以就先提前学习啦~A Glance at Text Summarization文本摘要对于人类来说是非常简单的
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2023-12-29 15:37:00
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一、文本摘要(Document Summarization，Toolkit工具) 文本摘要是指通过各种技术，对文本或者是文本集合，抽取、总结或是精炼其中的要点信息，用以概括和展示原始文本(集合)的主要内容或大意。作为文本生成任务的主要方向之一，从本质上而言，这是一种信息压缩技术。 文本摘要的
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2023-07-21 15:20:36
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本文介绍TextRank算法及其在多篇单领域文本数据中抽取句子组成摘要中的应用。TextRank 算法是一种用于文本的基于图的排序算法，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。本文介绍了抽取型文本摘要算法TextRank，并使用Python实现TextRank算法在多篇单领域
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2024-01-16 17:38:50
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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model.py自定义参数激活函数geluswish定义激活函数字典BertConfig类参数配置vocab_size_or_config_json_filefrom_dict方法（from_json_file时调用）from_json_file方法一系列方法BertEmbeddings类：embeddings层
中文单文档摘要技术，区别于中文多文档摘要技术。那什么又是中文单文档摘要呢？就是对单篇文章自动抽取出内容摘要。更多内容，请查询相关文档。闲言少叙，直奔主题，我是宋鹏举。 一、基于特征的方法 可以考虑如下特征来进行文档摘要的生成，包括：文章标题（比如文章标题中出现的词具有较高的权重）、段落的位置（比如文章的首段和尾段具有较高的权重）、段落的特定句子（比如段落的首句和第二句具有较高的权重）、句式的类型
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2024-05-27 12:19:20
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文本摘要的目标是将长文本进行压缩、归纳和总结，从而形成具有概括性含义的短文本。根据文档个数的不同，文本摘要任务可以分为单文档摘要和多文档摘要。根据摘要方法的不同，文本摘要任务又可以分为抽取式方法和生成式方法。由于抽取式方法发展较早，且目前技术较为成熟，因此在业界被广泛的应用。本文首先介绍抽取式方法的发展历史及其最新研究进展，下一篇将介绍生成式方法的历史及进展情况。抽取式方法（如图1）
TextRank文档摘要思想：借用pagerank的思路，把词和句看成”顶点”，把他们的共现看成”边”，可以认为，存在共现关系，即可视为一种”推荐”，通过迭代，使得到更多推荐的节点取得更高的分值，用以提取关键词、关键句子。pagerank算法
某网页Vi的得分，由两个部分构成，其中1-d是为防止出现零值，d右边的部分，是引用该网页的各网页Vj的投票之和，投票值等于该网页的打
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2024-05-12 18:11:17
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文章目录一、算法思想二、python代码实现三、TextRank算法使用1、textrank4zh模块的安装2、实例介绍总结参考资料： 文本关键词抽取、文本摘要生成是自然语言处理（NLP）的应用之一，一定会对我们的生活产生巨大影响。随着数字媒体的发展和出版业的不断增长，谁还会有时间完整地浏览整篇文章、文档、书籍来决定它们是否有用呢？值得高兴的是，这项技术已经在这里了。也就是今天我们要学习
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2024-04-29 09:44:43
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在信息时代，获取知识变得至关重要。然而，有时候信息的数量是如此之大，以至于人类无法有效处理。这就是人工智能（AI）能够做出贡献的地方。通过AI，我们可以快速地找到并理解文章的核心观点和重要信息。下面将介绍一些最受欢迎的AI网页内容摘要工具，以及它们的特点和优势。Pocket、TLDR、SummarizeBot、Resoomer、StikiPad、TextTeaser、Ezysum、GistNote
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2024-05-31 17:26:58
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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
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2024-05-09 11:05:35
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