25、大数据分析中的文本摘要：GPT 2 和 BERT 方法的全面回顾

大数据分析中的文本摘要：GPT 2 和 BERT 方法的全面回顾

1. 引言

在如今追求便捷与高效的时代，人们往往没有足够的时间和耐心去阅读长篇内容，因此对长文本进行摘要处理变得十分必要。文本摘要被定义为自动从输入文档中压缩和提取信息，同时保留关键内容的过程。

在进行文本摘要之前，我们需要先了解什么是摘要。摘要就是从一个或多个文本中提炼出的精简版本，它能够传达原文的关键思想，并且表述简洁。自动文本摘要旨在以语义形式呈现源文本的简短版本，其目标是开发出高效且清晰的摘要生成方法。

文本摘要主要分为两种类型：
- 抽取式摘要 ：通过选择整个句子库的一部分来创建文本摘要。它会根据文本中的词汇计算得分，从而确定并选择文本中最重要的短语和句子。
- 生成式摘要 ：首先分析文本文档以形成解释，然后计算机基于此解释进行预测，生成摘要。它会通过改写实际文本的部分内容来改变文本的本质。

此外，文本摘要还可分为指示性摘要和信息性摘要。指示性摘要仅向用户提供文本的核心概念，通常占正文长度的 5 - 10%；而信息性摘要则会提供关于原文的准确信息，长度约为原文的 20 - 30%。

目前，大多数自动文本摘要技术主要采用机器学习或深度学习方法和模型。2015 年，深度学习技术首次应用于生成式文本摘要，其提出的方法基于编码器 - 解码器架构。深度学习模型在这些应用中取得了惊人的成果，并且最近得到了广泛应用。

我们的工作比较了 Transformer 的两个模型 GPT2 和 BERT，以找出哪个模型更高效。通过 ROUGE 指标分析，我们确认 BERT 的