使用Transformer模型在Gigaword数据集上进行文本摘要任务

文本摘要是自然语言处理中的重要任务之一，它涉及从给定的文本中提取出关键信息，并生成简洁准确的摘要。Transformer模型是一种基于自注意力机制的深度学习模型，它在自然语言处理任务中取得了显著的成功。在本文中，我们将探讨如何使用Transformer模型在Gigaword数据集上执行文本摘要任务，并提供相应的源代码。

Gigaword数据集是一个广泛用于文本摘要研究的大型数据集，其中包含了数百万个新闻文档及其对应的标题摘要。我们将使用该数据集来训练和评估我们的Transformer模型。

首先，我们需要准备数据。我们可以从Gigaword数据集中加载新闻文档和对应的标题摘要。然后，我们将对文本进行预处理，包括分词、移除停用词和标点符号等。这样可以帮助我们减少噪音并提高模型的性能。下面是一个简化的数据预处理示例：

import nltk
from nltk.corpus import stopwords
from nltk.tokenize