14、低资源抽取式文本摘要与图卷积协同过滤技术解析

低资源抽取式文本摘要与图卷积协同过滤技术解析

在当今信息爆炸的时代，文本摘要和推荐系统在各个领域都发挥着至关重要的作用。低资源抽取式文本摘要能够帮助我们快速获取文本的核心信息，而图卷积协同过滤则能为用户提供更精准的个性化推荐。下面将详细介绍两种相关的技术。

低资源抽取式文本摘要ParaSum

在处理小规模训练数据集带来的监督信号有限问题时，ParaSum这种新颖的抽取式摘要范式应运而生，它专为低资源场景量身定制。

案例研究

为了更直观地了解ParaSum的性能，我们来看一个使用案例。研究人员使用来自CNN/DailyMail的1000个样本对ParaSum和其他基线模型进行训练，以下是参考摘要和各模型生成的摘要内容：
|模型|摘要内容|
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|参考摘要|1. 美国女性常从名人那里获取发型灵感，却往往对美容程序的潜在危险缺乏了解
2. 许多戴假发的名人，如碧昂丝、赛琳娜·戈麦斯和帕丽斯·希尔顿，可能正在对自己的头发造成严重损害
3. 詹妮弗·安妮斯顿、桑德拉·布洛克和詹妮弗·洛佩兹被披露拥有最受欢迎的三种名人发型|
|ParaSum|1. 五分之一的美国女性愿意接受危险的美容治疗以达到理想的外表，尽管这些程序对她们的健康构成风险
2. 由美容研究机构LQS及合伙人进行的调查，研究了1000名美国女性为提升外表或模仿名人所采取的行动，以及她们可能面临的潜在灾难性后果，包括脱发、皮肤肿胀和过度痛苦的程序|
|BertExtSum|1. 五分之一的美国女性愿意接受危险的美容治疗以达到理想的外表，尽管这些程序对她们的健康构成风险
2. 根据一项新研究