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生成摘要與python實現(xiàn)
生成文本摘要，即總結(jié)文本文檔的核心意思，目的在于創(chuàng)建包含原始文檔主要內(nèi)容的摘要。自動摘要有兩種通用方法：抽取式和生成式。
抽取式算法：這種方法主要從原文中選取與中心思想最接近的一條或幾條句子。以TextRank為例，它是一種基于PageRank的關(guān)鍵詞提取和摘要生成算法。TextRank通過投票的思想計算網(wǎng)頁A的PR值，如果網(wǎng)頁A被高質(zhì)量網(wǎng)頁鏈接，PR值會增加；反之，PR值變化不大。TextRank通過迭代傳播計算每個句子的得分，直到誤差小于0.0001，然后抽取得分最高的T個句子作為候選摘要句，最后根據(jù)字數(shù)或句子數(shù)要求選擇句子組成摘要。
實現(xiàn)方式：TextRank庫，如TextRank4ZH，針對中文文本的TextRank算法的Python實現(xiàn)。
生成式算法：隨著深度學(xué)習的研究，生成式摘要的質(zhì)量和流暢度有了顯著提升。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)如Sequence-to-Sequence模型在NLP領(lǐng)域開啟了端到端網(wǎng)絡(luò)的火熱研究。Sequence-to-Sequence模型由GoogleBrain團隊在2014年提出，它由編碼器和解碼器構(gòu)成，編碼器將原文編碼為向量，解碼器從該向量中提取信息生成文本摘要。然而，由于“長距離依賴”問題，RNN在編碼階段丟失大量信息，導(dǎo)致生成的摘要不夠準確。注意力機制是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機器翻譯的核心創(chuàng)新之一，它允許解碼器查看源序列的隱藏狀態(tài)，并將其加權(quán)平均作為輸入，從而緩解了這一問題。
Seq2Seq模型的思想是：在encode階段，逐符號處理一個句子，將其壓縮為一個向量表示；然后，解碼器根據(jù)編碼器狀態(tài)逐符號輸出預(yù)測值。Attention機制在decode階段，通過選擇最適合當前節(jié)點的context作為輸入，增強了模型對重要信息的關(guān)注。與傳統(tǒng)Seq2Seq模型不同，Attention模型提供所有節(jié)點的隱藏狀態(tài)給解碼器，并采用選擇機制從這些狀態(tài)中選擇最符合當前位置的狀態(tài)。
Transformer模型是將Attention思想發(fā)揮到極致的成果，拋棄了CNN和RNN的傳統(tǒng)框架，提出了多頭注意力機制，并廣泛應(yīng)用于NLP領(lǐng)域。Transformer模型采用encoder-decoder架構(gòu)，每個encoder和decoder包含兩層：self-attention層和前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。self-attention允許當前節(jié)點關(guān)注當前的詞之外的上下文信息，而多頭注意力機制則通過初始化多組Q、K、V矩陣來學(xué)習不同表示子空間的相關(guān)信息。
BERT模型是基于Transformer構(gòu)建的，它通過預(yù)訓(xùn)練深度雙向Transformer，實現(xiàn)了在多種NLP任務(wù)上的良好性能。BERT模型在編碼器和解碼器中大量使用了多頭自注意力機制，通過雙向?qū)W習方式，捕捉句子內(nèi)部的詞依賴關(guān)系，提升了模型的泛化能力。
通過抽取式和生成式算法，以及深度學(xué)習框架如Seq2Seq和Transformer，自動摘要技術(shù)在文本理解與信息提取方面取得了顯著進展，為處理大量信息提供了有效支持。
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