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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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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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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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
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
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
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
互联网时代信息爆炸式增长，人们面对越来越多的信息无法一一阅读，而文本自动摘要技术可以一定程度上缓解这个问题。摘要就是一篇文章的核心部分信息，文本自动摘要技术分抽取式摘要和生成式摘要，前者是在原文中挑选一定比例的句子拼凑成一个摘要，后者更接近人为的总结式简写一篇文章。目前越来越多的研究者使用深度神经网络来研究生成式摘要技术，但是难度也挺大，效果有限。本文的方法是使用基于启发式规则的算法实现了一个抽
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2023-12-23 19:41:54
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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 ~
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抽取式（套用链接一说法）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。直接从原文中选择若干条重要的句子，并对它们进行排序和重组而形成摘要的方法。通常而言，抽取式方法可以分为两大类：无监督抽取式方法和有监督抽取式方法。
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2024-01-27 14:05:37
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摘要算法简介摘要算法又称哈希算法、散列算法。它通过一个函数，把任意长度的数据转换为一个长度固定的数据串（通常用16进制的字符串表示）。 Python的hashlib提供了常见的摘要算法，如 MD5，SHA1，SHA512 等等。提示： 要注意摘要算法不是加密算法，不能用于加密（因为无法通过摘要反推明文），只能用于防篡改，但是它的单向计算特性决定了可以在不存储明文口令的情况下验证用户口令。如果原文内
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train.py自定义参数迭代训练验证评估更新损失绘图主函数test.pytop_k或top_p采样sample_generate函数generate_file函数主函数 ?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 ~
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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
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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一、动机篇
1.1 什么是文本摘要？ 文本(自动)摘要是利用计算机自动地将文本(或文档集合)转换成简短摘要的一种信息压缩技术。 一般而言，生成的简短摘要必须满足信息量充分、能够覆盖原文的主要内容、冗余度低和可读性高等要求。
1.2 文本摘要技术有哪些类型？ 从不同的角度文本自动摘要技术可以被划分为不同的类型。 按照摘要的功能划分： 指示型摘要(indicative)——仅提供输入文档(或文档集
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2023-09-05 16:09:48
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文本摘要主要有两种实现方式：抽取式（extractive）和生成式（abstractive）。抽取式摘要从原文中选取关键词、关键句组成摘要。这种方法天然的在语法、句法上错误率低，保证了一定的效果。传统的抽取式摘要主要采用基于统计、基于图、聚类等方式完成无监督摘要。基于机器学习的方法主要将摘要作为一个二分类问题，通过对特征进行建模，判断一个句子是否属于摘要。基于神经网络的抽取式摘要往往将问题建模为序
TextRank是受到Google的PageRank的启发，通过把文本分割成若干组成单元(单词、句子)并建立图模型, 利用投票机制对文本中的重要成分进行排序, 仅利用单篇文档本身的信息即可实现关键词提取、文本摘要抽取。PageRankPageRank是用来标识网页的等级、 重要性的一种方法， 是衡量一个网页的重要指标。PageRank 算法提出之前， 已经有人提出使用网页的入链数量进行链接分析，
文本摘要的常见问题和解决方法概述，以及使用Hugging Face Transformers库构建基于新浪微博数据集的文本摘要示例。作 者丨程旭源 学习笔记1 前言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文本。主流方法有两种类型，抽取式和生成式。常见问题：抽取式摘要的内容选择错误、语句连贯性差、灵活性差。生成式摘要受未登录词、词语重复等问题影响。 文本摘要的分类有很多，比如单文档多
ACL2019 BigPatent数据集 文章目录ACL2019 BigPatent数据集1 概述2 特点2.1 表述结构2.2 关键信息分布2.3 摘要性3 主流模型在各数据集性能比较4 总结参考文献 数据集下载地址：
evasharma.github.io/bigpatent(GoogleDrive)
百度网盘上传中ACL 2019 Sharma, E., Li, C., & Wa
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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