- 综合排序
- 最热优先
- 最新优先
- 来自专栏机器学习AI算法工程
NLP中自动生产文摘（auto text summarization）
自动文摘（auto text summarization）是NLP中较难的技术，难点很多，至今并没有一个非常让人满意的、成熟的技术来解决这个问题。 自动文摘（四） 引： 这篇博客是自动文摘系列的第四篇，重点介绍近期abstractive summarization的一些研究情况。 Neural Summarization 使用deep learning技术来做abstractive summarization的paper屈指可数，大体的思路也类似，大概如下： （1）首先将自动文摘的问题构造成一个 接下来想做的事情是将neural summarization相关的paper精读之后写成blog。 和multi document summarization任务便束手无策了，因为输入部分的规模远大于输出部分的话，seq2seq的效果不会很好，因此说abstractive summarization的研究还长路漫漫
2.9K71发布于 2018-03-15 - 来自专栏深度学习视觉
Text Summarization文本摘要与注意力机制
Extractive Summarization：根据词语重要性、句子重要性排序，抽取出重要度高的句子，从而形成摘要。 Abstractive Summarization：过程更为复杂，但生成能力更强，可认为有一定的概括能力。 Extractive Summarization 由图可以看出，这种方法提取的内容语句来自于原文。 Abstractive Summarization 由图可以看出，这种方法提取的内容语句可能不存在于原文。 博客整理：Text Summarization 英文原文：Comprehensive Guide to Text Summarization using Deep Learning in Python
1.7K00发布于 2020-03-29 - 来自专栏人工智能极简应用
【人工智能】Transformers之Pipeline（十五）：总结（summarization）
共计覆盖32万个模型 今天介绍NLP自然语言处理的第三篇：总结（summarization），在huggingface库内有2000个总结（summarization）模型。 二、总结（summarization） 2.1 概述 摘要是在保留重要信息的同时生成文档的较短版本的任务。模型可以从原始输入中提取文本，同时可以生成全新的文本！ os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "2" from transformers import pipeline summarizer = pipeline("summarization 三、总结 本文对transformers之pipeline的总结（summarization）从概述、技术原理、pipeline参数、pipeline实战、模型排名等方面进行介绍，读者可以基于pipeline 使用文中的2行代码极简的使用NLP中的总结（summarization）模型。
55510编辑于 2024-09-05 - 来自专栏专知
【专知荟萃07】自动文摘AS知识资料全集（入门/进阶/代码/数据/专家等）(附pdf下载)
自动文摘 ( Automatic Summarization ) 专知荟萃 入门学习 进阶论文 代码 Tutorial 数据集 领域专家 自动文摘 ( Automatic summarization ) Text summarization via hidden markov models. Bayesian query-focused summarization. summarization https://radimrehurek.com/gensim/summarization/summariser.html Tutorial 文本自动摘要：现状与未来 万小军 [https://hackernoon.com/how-to-run-text-summarization-with-tensorflow-d4472587602d] Text Summarization
82070发布于 2018-04-10 - 来自专栏机器学习之禅
GitHub | 一套完整的文本摘要任务解决方案-FastSum
2.Pointer-generator network（指针生成器网络） 论文：Get To The Point Summarization with Pointer-Generator Networks 3.文本匹配式摘要抽取 论文：Extractive Summarization as Text Matching 4.使用预训练编码器进行文本摘要 论文：Text Summarization with 这 12 个数据集如下表所示： 名称 论文 类型 描述 CNN/DailyMail Abstractive Text Summarization using Sequence-to-sequence RNNs Topic-Aware Convolutional Neural Networks for Extreme Summarization 新闻 article-single sentence summary Text Summarization with Pretrained Encoders TransSUMABS 40.17 17.81 37.12 Text Summarization with Pretrained
1.2K30编辑于 2022-07-11 - 来自专栏机器学习实践二三事
NLP常用数据集
Document Summarization Document summarization is the task of creating a short meaningful description Below are some good beginner document summarization datasets. Legal Case Reports Data Set. A collection of 4 thousand legal cases and their summarization. TIPSTER Text Summarization Evaluation Conference Corpus. Where can I find good data sets for text summarization?
1.3K101发布于 2018-01-02 - 来自专栏深度学习自然语言处理
EMNLP'22 | ClidSum: 跨语言对话摘要
NCLS: Neural Cross-Lingual Summarization. In Prof. WikiLingua: A New Benchmark Dataset for Cross-Lingual Abstractive Summarization. A Survey on Dialogue Summarization: Recent Advances and New Frontiers. In Prof. SAMSum Corpus: A Human-annotated Dialogue Dataset for Abstractive Summarization. MediaSum: A Large-scale Media Interview Dataset for Dialogue Summarization. In Prof.
49410编辑于 2023-03-03 - 来自专栏机器之心
大模型玩星际争霸能秀到什么程度？有意识，有预判，中科院和汪军团队发布
为了提升 LLM 的长期战略规划能力，团队设计了 TextStarCraft II 环境和 Chain of Summarization (CoS) 方法。 针对这些挑战，团队创新性地提出了 「Chain of Summarization」方法。这一方法分为两大核心组成部分：单帧总结和多帧总结。 图1：Chain of Summarization 框架。 实验结果 Chain of Summarization 对交互速度的提升 在验证 Chain of Summarization 方法的有效性方面，团队选择了 GPT-3.5-turbo-16k 作为 LLM 结果表明：Chain of Summarization 不仅将 LLM 与游戏端的交互速度提升到了之前的十倍，还显著增强了模型对游戏情境的理解及决策能力。
60110编辑于 2024-01-04 - 来自专栏python与大数据分析
关于自然语言处理系列-文本摘要提取进阶
key=lambda d: d[1], reverse=True) return sort_sent_weight # 基于各语句总权重值和摘要比例，从语句中挑选相关摘要 def get_summarization = sorted([sent[0] for sent in sort_sent_weight[:topK]]) # 通过语句索引找相关语句拼装回去 summarization = [] for i in summarization_sent: summarization.append(sentence_with_index[i]) summary = ''.join(summarization) return summary if __name__ == '__main__': stopwordfile= 'C:\Python\Pycharm = get_summarization(sentence_with_index, sort_sent_weight, topK_ratio=0.2) print('摘要:\n', summarization
85221编辑于 2022-03-11 - 来自专栏一点人工一点智能
172篇 | COLING 2022论文集
COLO：A Contrastive Learning based Re-ranking Framework for One-Stage Summarization9. Harnessing Abstractive Summarization for Fact-Checked Claim Detection76. Injecting Commonsense Knowledge for Abstractive Dialogue Summarization93. Focus-Driven Contrastive Learniang for Medical Question Summarization97. PSP：Pre-trained Soft Prompts for Few-Shot Abstractive Summarization142.
85920编辑于 2022-12-28 - 来自专栏专知
【Keras教程】用Encoder-Decoder模型自动撰写文本摘要
（A NeuralAttention Model for Abstractive Sentence Summarization,2015.） （Get To ThePoint: Summarization with Pointer-Generator Networks, 2017.） （Get To ThePoint: Summarization with Pointer-Generator Networks, 2017.） （A NeuralAttention Model for Abstractive Sentence Summarization, 2015.） ▌5. Get To The Point: Summarization with Pointer-Generator Networks, 2017.
3.5K50发布于 2018-04-11 - 来自专栏机器之心
ACL 2020接收论文列表公开，接收率25.2%，你上榜了吗？
Optimization 宗成庆（中科院自动化所研究员）： Attend, Translate and Summarize: An Efficient Method for Neural Cross-Lingual Summarization Transformer for Graph-to-Sequence Learning Jointly Learning to Align and Summarize for Neural Cross-Lingual Summarization Dual-Graph Interaction Multi-Granularity Interaction Network for Extractive and Abstractive Multi-Document Summarization Language Multimodal Transformer for Multimodal Machine Translation 邱锡鹏（复旦大学计算机科学技术学院教授）： Extractive Summarization as Text Matching Heterogeneous Graph Neural Networks for Extractive Document Summarization Improving
90430发布于 2020-05-27 - 来自专栏深度学习与数据挖掘实战
【今日热门】优秀资源
链接：http://cs231n.stanford.edu/reports.html 【 Tensorflow Seq2seq文本摘要（清华nlp）】“Tensorflow Seq2seq Text Summarization ” by THUNLP Github链接：https://github.com/thunlp/TensorFlow-Summarization 【用Tensorflow/OpenCV实现目标实时识别】《
55720发布于 2018-11-21 - 来自专栏NLP/KG
2023计算机领域顶会(A类)以及ACL 2023自然语言处理（NLP）研究子方向领域汇总
queries)口语对话 (Spoken dialog)视频处理 (Video processing)语音基础 (Speech technologies)多模态 (Multimodality)（二十四）文摘 (Summarization )抽取文摘 (Extractive summarization)摘要文摘 (Abstractive summarization)多模态文摘 (Multimodal summarization)多语言文摘 (Multilingual summarization)对话文摘 (Conversational summarization)面向查询的文摘 (Query-focused summarization) 多文档文摘 (Multi-document summarization)长格式文摘 (Long-form summarization)句子压缩 (Sentence compression)少样本文摘 ( Few-shot summarization)结构 (Architectures)评价 (Evaluation)事实性 (Factuality)（二十五）句法学：标注、组块分析和句法分析 (Syntax
2.4K10编辑于 2023-02-06 - 来自专栏大数据文摘
NLP入门+实战必读：一文教会你最常见的10种自然语言处理技术（附代码）
fromgensim.summarization import summarize sentence="Automatic summarization is the process of shortening The main idea of summarization is to find a subset of data which contains the information of the entire Search engines are an example; others include summarization of documents, image collections and videos Document summarization tries to create a representative summary or abstract of the entire document, by and video summarization." summarize(sentence) 结束语 以上就是最常见的NLP任务的入门介绍和资料汇总了，如果你有更多优质的资源，也欢迎在评论区分享哦！
1.9K20发布于 2018-05-24 - 来自专栏DeepHub IMBA
基于反馈循环的自我进化AI智能体：原理、架构与代码实现
summarization_prompt = VersionedPrompt(initial_prompt="You are a summarization assistant. summarization_agent = Agent(name="SummarizationAgent", instructions=summarization_prompt.current().prompt , model=summarization_prompt.current().model) VersionedPrompt确保每次提示变更都有记录(版本1、2、3...)。 循环中每次更新提示时调用summarization_prompt.update(...),新条目追加到版本列表,需要时可以回滚。这套机制让提示演变过程可追溯。 = Agent(name="SummarizationAgent", instructions=improved_prompt, model=summarization_prompt.current(
66510编辑于 2025-12-24 - 来自专栏DeepHub IMBA
Scikit-LLM：将大语言模型整合进Sklearn的工作流
the skllm.preprocessing module from skllm.preprocessing import GPTSummarizer # Importing the get_summarization_dataset function from skllm.datasets import get_summarization_dataset # Calling the get_summarization_dataset function X = get_summarization_dataset() # Creating an instance of the GPTSummarizer s = GPTSummarizer
38330编辑于 2023-08-28 - 来自专栏VoiceVista语音智能
Natural Language Processing
Summarization is the task of shortening text to highlight the most relevant information. Extractive summarization Extractive summarization focuses on extracting the most important sentences Typically, extractive summarization scores each sentence in an input text and then selects several sentences Abstractive summarization Abstractive summarization produces a summary by paraphrasing. Abstractive summarization is usually modeled as a sequence-to-sequence task, where the input is a long-form
61430编辑于 2023-03-03 - 来自专栏机器学习与推荐算法
SIGIR 2021 | 推荐系统相关论文分类整理
从词云图看今年SIGIR的研究热点：根据长文和短文的标题绘制如下词云图，可以看到今年研究方向主要集中在Recommendation和Retrieval两个方向，也包括Summarization、Conversations Recommender System Ranking in Recommender System Evaluation Others · 3 其他研究方向· QA Conversations Summarization Multi-Modal Supplementary-Complementary Summarization using Multi-Objective Optimization【多模型下的补充摘要 Reasoning Network for Personalized Review Summarization【基于Transformer推理网络的评论摘要】 Leveraging Lead Bias 】 Unsupervised Extractive Text Summarization with Distance-Augmented Sentence Graphs【short paper，无监督抽取文本摘要
1.7K40发布于 2021-05-11 - 来自专栏数据科学人工智能
精品教学案例 | 基于TextRank的新闻摘要(Python实现)
例如：抽取式文档摘要(Extractive Summarization)和生成式文档摘要(Abstractive Summarization)。 提高学生动手实践能力。 抽取式文档摘要(Extractive Summarization)：这类方法从文档中抽取短语、句子等片段，将这些片段组合在一起形成文档摘要。因此从文档中抽取出正确的句子是这类方法的关键。 生成式文档摘要(Abstractive Summarization)：这种方法使用高阶的自然语言处理技术去生成一篇全新的摘要，摘要的内容甚至没有出现在原始文档中。 面向特定问题 多领域文档摘要(Multiple domain text summarization) 单文档摘要(Single document summarization) 跨语言文档摘要(Cross-language text summarization),原始文档的语言与摘要的语言不一样。
2.8K30发布于 2020-05-09
腾讯云开发者
Copyright © 2013 - 2026 Tencent Cloud. All Rights Reserved. 腾讯云 版权所有
深圳市腾讯计算机系统有限公司 ICP备案/许可证号：粤B2-20090059 
粤公网安备44030502008569号
腾讯云计算（北京）有限责任公司 京ICP证150476号 | 京ICP备11018762号