BART与T5摘要对比及聊天机器人实现

30、使用BART模型对以下文本进行抽象概括：“机器学习是人工智能的一个子集。它涉及算法和统计模型，无需明确指令即可执行任务。机器学习广泛应用于各种领域，如图像识别、自然语言处理和自动驾驶。它依靠模式和推理，而非预定义规则。”

机器学习简介

机器学习，作为人工智能的一个子集，使用算法和统计模型在无明确指令的情况下执行任务。它广泛应用于图像识别、自然语言处理和自动驾驶，依靠模式和推理而非预定义规则。

31、使用T5模型对以下文本进行抽象概括：“机器学习是人工智能的一个子集。它涉及算法和统计模型，可在没有明确指令的情况下执行任务。机器学习广泛应用于各种领域，如图像识别、自然语言处理和自动驾驶。它依靠模式和推理，而非预定义规则。”

机器学习简介

机器学习是人工智能的一个子集，使用算法和统计模型在无明确指令下执行任务。

应用领域

• 图像识别
• 自然语言处理
• 自动驾驶

机器学习依靠模式和推理来实现其功能。

32、使用T5架构实现一个将英文文本翻译成西班牙语的变压器模型。

以下是实现步骤和代码：

1. 安装 transformers 库（如果尚未安装）：

bash pip install transformers

2. 编写代码：

```python
from transformers import T5ForConditionalGeneration, T5Tokenizer

# 加载预训练的T5模型和分词器
model_name = “t5-small”
model = T5ForConditionalGeneration.from_pretrained(model_name)
tokenizer = T5Tokenizer.from_pretrained(model_name)

# 示例文本
text = “”“translate English to Spanish: Machine learning is a subset of artificial intelligence. It involves algorithms and statistical models to perform tasks without explicit instructions. Machine learning is widely used in various applications such as image recognition, natural language processing, and autonomous driving. It relies on patterns and inference instead of predefined rules.”“”

# 对文本进行分词和编码
inputs = tokenizer.encode(text, return_tensors=”pt”, max_length=512, truncation=True)

# 生成翻译
output_ids = model.generate(inputs, max_length=150, num_beams=4, early_stopping=True)
translation = tokenizer.decode(output_ids[0], skip_special_tokens=True)
```

33、如何可视化T5模型对于输入句子“translate English to Spanish: How are you?”的自注意力分数？

可使用以下代码实现：

import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn