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 ...
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: 文本摘要簡介 是什么 文本摘要現狀 怎么樣 文本摘要分類 有哪些 文本摘要主要技術 附頁 一 文本摘要簡介 是什么 文本摘要是指通過各種技術,對文本或者是文本的集合,抽取 總結或是精煉其中的要點信息,用以概括和展示原始文本的主要內容或大意。隨着互聯網產生的文本數據越來越多,文本信息過載問題日 ...
2021-04-16 14:29 0 275 推薦指數:
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 ...
學長說:“摘要:目標檢測概念引入+本文工作+算法驗證評估后的結論" 摘要:簡潔、具體的摘要要反映論文的實質性內容,展示論文內容足夠的信息,體現論文的創新性,展現論文的重要梗概。 一般由具體研究的四要素組成: 對象 方法 結果 結論 對象——是論文研究、研制 ...
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 ...
最近在試着尋找ML + sys可做的方向,發現涉及到的坑太多了,有點眼花繚亂的感覺......不如寫點東西總結一哈,幫自己理一下思路。 個人感覺MLsys不能算是一種方向,而是一種思路......比如對於system研究者來說,可以把ML作為我們開發的系統要適配的一種benchmark,就像 ...
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) NLP 介紹 NLP 是什么? NLP (Natural Language Processing) 自然語言處理,是計算機科學、人工智能和語言學的交叉學科,目的是讓計算機處理或“理解”自然語言。自然語言通常是指一種自然地隨文化演化的語言,如漢語、英語、日語。 NLP 可以用來做什么 ...