**本報告是本人在自學自然語言處理文本摘要方向初期研讀綜述性論文、博客、網站等后總結的綜述報告。** 主要內容:1)文本摘要簡介(是什么?)2)文本摘要現狀(怎么樣?)3)文本摘要分類(有哪些?)4)文本摘要主要技術5)附頁 一、 文本摘要簡介(是什么?)文本摘要是指通過各種技術,對文本或者是 ...
一 摘要的主要分類 文本摘要:從數據上來看,分為利用無監督數據 自動摘要 和有監督數據兩種方法 文本摘要:從獲取方法上看,分為抽取式摘要 從原文中抽取多個句子組成概要 和生成式摘要 先是自然語言理解進行篇章理解,然后用自然語言生成來生成摘要 兩種方法。 深度學習模型:BertSum,XLNet等。 二 抽取式摘要方法 基於無監督的抽取方法:page rank 主要處理流程:先構造圖 其中一個句子是 ...
2020-07-05 21:36 0 1012 推薦指數:
**本報告是本人在自學自然語言處理文本摘要方向初期研讀綜述性論文、博客、網站等后總結的綜述報告。** 主要內容:1)文本摘要簡介(是什么?)2)文本摘要現狀(怎么樣?)3)文本摘要分類(有哪些?)4)文本摘要主要技術5)附頁 一、 文本摘要簡介(是什么?)文本摘要是指通過各種技術,對文本或者是 ...
對文本進行自動摘要的提取和關鍵詞的提取,屬於自然語言處理的范疇。提取摘要的一個好處是可以讓閱讀者通過最少的信息判斷出這個文章對自己是否有意義或者價值,是否需要進行更加詳細的閱讀;而提取關鍵詞的好處是可以讓文章與文章之間產生關聯,同時也可以讓讀者通過關鍵詞快速定位到和該關鍵詞相關的文章內容。 文本 ...
基於深度學習的文本摘要方法綜述研究 基於序列到序列(Seq2Seq)框架 模 型 1.2015年,Rush等人受神經機器翻譯(NMT)啟發,首次提出基於注意力機制(編碼器)+神經網絡語言模型(NNLM)(解碼器)的模型用於生成式摘要; 2016年 ...
本文介紹TextRank算法及其在多篇單領域文本數據中抽取句子組成摘要中的應用。 TextRank 算法是一種用於文本的基於圖的排序算法,通過把文本分割成若干組成單元(句子),構建節點連接圖,用句子之間的相似度作為邊的權重,通過循環迭代計算句子的TextRank值,最后抽取排名高的句子組合成文本 ...
一,文本摘要概述 文本自動摘要是利用計算機按照某類應用自動地將文本或文本集合轉換成簡短摘要的一種信息壓縮技術。 代表系統有: 密歇根大學的NewsInEssence。 哥倫比亞大學 ...
TextRank算法源自於PageRank算法。PageRank算法最初是作為互聯網網頁排序的方法,經過輕微地改動,可以被應用於文本摘要領域。 本文分為兩部分,第一部分介紹TextRank做文本自動摘要的原理,第二部分介紹用TextRank做中文新聞摘要的案例。 一、基於TextRank的自動 ...
1、不同類別文本量統計,類別不平衡差異 2、文本長度統計 3、文本處理,比如文本語料中簡體與繁體共存,這會加大模型的學習難度。因此,他們對數據進行繁體轉簡體的處理。 同時,過濾掉了對分類沒有任何作用的停用詞,從而降低了噪聲。 4、上文提到訓練數據中,存在嚴重的樣本 ...
學習筆記 基於深度學習的自然語言處理(中文版)-- 車萬翔 等譯 基本概念 在語言處理中,向量 x 來源於文本數據,能夠反映文本數據所具有的多種語言學特征 從文本數據到具體向量的映射稱為 “特征提取” 和 “特征表示”,通過 “特征方程” 所完成 對語言數據,其以一些列離散 ...