16、应用Transformer进行法律和金融文档的AI文本摘要

应用Transformer进行法律和金融文档的AI文本摘要

1. 引言

随着技术的发展，Transformer模型在自然语言处理（NLP）领域取得了显著进展。早期研究探索了多种Transformer生态系统的架构训练、微调及使用。OpenAI开始试验零样本模型，这类模型无需微调与开发，几行代码即可实现。其背后的理念是让机器以类似人类的方式理解和表达语言，从单纯的模型训练转向语言教学。

2. 文本到文本的Transformer模型

Raffel等人基于“每个NLP问题都可表示为文本到文本的函数”这一观点，设计了Transformer元模型，即文本到文本的迁移Transformer（T5）。在人类交流中，总是以一个序列（A）开始，接着是另一个序列（B），B又成为新序列的起始。我们通过语言、音乐、舞蹈、绘画等多种方式进行交流，在理解文本时，会关注句子中所有单词的重要性，这定义了Transformer的注意力层。

T5模型将每个NLP任务都表示为文本到文本的问题。为解决任务特定格式的统一问题，Raffel等人提出在输入序列前添加前缀的方法。例如：
- “translate English to German: + [sequence]”用于翻译任务。
- “cola sentence: + [sequence]”用于语言可接受性语料库（CoLA）任务。
- “stsb sentence 1:+[sequence]”用于语义文本相似度基准任务。
- “summarize + [sequence]”用于文本摘要任务。

这种统一的输入格式使得Transformer模型无论解决何种问题，都能产生结果序列，也使得同