离线摘要生成/关键词、标签生成

原创 已于 2024-01-15 10:52:07 修改 · 588 阅读 · 0 ·
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#nlp #人工智能

于 2021-12-09 14:45:07 首次发布
本文探讨了mT5-multilingual-XLSum模型的优势，如生成流畅的文章，但指出其易受原文修改导致信息错误。同时，介绍了使用KeyBERT进行关键词提取的方法。

csebuetnlp/mT5_multilingual_XLSum · Hugging Face

基于mT5-multilingual-XLSum模型

优点：1、生成的文章流畅连贯

2、无阶段现象

缺点：在时间上很容易修改原文，导致信息错误

 

使用关键词提取方法生成摘要：算法名，KeyBERT/ZhKeyBERT

AIGC游戏教育系统：AI生成的虚拟学习内容
AI天才研究院
04-24 998
随着教育数字化转型加速，传统教育内容生产模式面临成本高、个性化不足、更新效率低等挑战。AIGC（Artificial Intelligence Generated Content）技术通过自动化生成文本、图像、音频、视频甚至3D场景，为教育内容生产带来革命性突破。本文聚焦游戏化教育场景，探讨如何利用AIGC构建动态、自适应的虚拟学习环境，实现学习内容的智能生成与个性化适配。AIGC核心技术在教育游戏中的应用原理虚拟学习内容生成的算法实现与系统架构从技术原型到实际应用的工程化路径。
批处理系统优化LLM应用的离线数据处理
AI天才研究院
02-28 1277
在当今大数据和人工智能时代，大规模语言模型（LLM）的应用日益广泛，如图灵奖获得者BERT、GPT等，其在文本分类、文本生成、机器翻译等场景中表现出色。然而，这些应用对数据处理的效率和准确性提出了极高的要求。离线数据处理作为批处理系统的重要组成部分，面临着性能优化和数据处理准确性提升的需求。在本节中，我们将介绍一个典型的批处理系统优化LLM应用的问题场景。项目名称：文本分类系统项目背景：随着互联网的快速发展，文本数据的数量呈爆炸式增长。
用Transformers 库来完成中文文本摘要任务
qiuweifan的博客
04-09 1951
​ 虽然 Hugging Face 已经提供了很多文本摘要模型，但是它们大部分只能处理英文，因此本文将微调一个多语言文本摘要模型用于完成中文摘要：为新浪微博短新闻生成摘要。
mT5-multilingual-XLSum：多语言抽象总结专家
gitblog_02718的博客
12-18 491
随着全球信息量的爆炸性增长，人们需要在短时间内获得关键信息。多语言抽象总结（Text Summarization）技术为跨语言内容理解提供了有效的解决方案。mT5-multilingual-XLSum是基于mT5架构，针对44种不同语言进行了微调，使其在多语言总结任务上表现出色。 ### 适用范围 mT5-multilingual-XLSum是为多语言总结设计的模型，支持包括英语、中文、西班牙...
入门级中文分词项目 【关键词计算，文本摘要生成】，还不来收藏学习！
Ericam_
04-26 894
目录前言项目演示中文分词近义词合并关键词计算1.tf-idf算法2. 计算步骤3.代码实现摘要生成textrank算法计算步骤代码实现尾言 前言 大家好，我是Ericam_ 希望本篇分享可以给大家带来帮助~ 愿我们都在代码世界的道路上渐行渐远。 当然啦????，也希望一键三连，拜托啦拜托啦。 （你们会心疼gie gie嘛(●ˇ∀ˇ●)） 好久没写文章了，真是懒癌上身，借着今天的闲暇来分享一下经验吧。最近完成了一个小项目，采用中文分词，然后完成同义词合并、计算TF-IDF值来提取关键词、最后通过textr
离线项目（三）数据仓库的设计
ITgagaga的博客
11-14 1114
离线项目（三）数据仓库的设计 文章目录离线项目（三）数据仓库的设计一：数据仓库的分层ODS 层DWD层DWS层ADS层二：关于数据仓库和数据集市1.**数据仓库**：2.**数据集市**：3.数据仓库和数据集市的区别：三：数仓模型（星型模型和雪花模型）1.星型模型2.雪花模型四：项目相关1.分层ODS层：DWD层：DWS层：5.按照来源维度进行统计和分析ADS层： 一：数据仓库的分层 ODS 层...
【翻译】XL-Sum: Large-Scale Multilingual Abstractive Summarization for 44 Languages
weixin_45454859的博客
11-02 506
自动收集文章摘要的过程在不同的数据集中有所不同。例如，CNN/DM数据集（Hermann等，2015）将提供的文章摘要作为参考摘要与文章的要点合并，而XSum数据集（Narayan等，2018）将文章的第一行作为摘要，其余部分作为输入。我们的摘要收集方法因BBC文章具有一致的编辑风格而变得更容易。BBC通常在每篇文章的开头以粗体段落的形式提供全文摘要，其中包含一两句话，由文章的作者专业编写，以便在一个小段落中传达主要内容。这与标题不同，标题的作用是吸引读者阅读文章。
Java 大视界 -- Java 大数据在智能安防视频监控系统中的视频摘要生成与智能检索优化进阶（377）
【青云交】华为云云享专家 | 阿里云开发者社区专家博主 技术圈个人影响力前 17 | 博客之星 TOP23 优快云 首位四榜（原力榜 / 作者周榜 / 领军人物 / 综合热榜）榜首，破平台纪录！ 苏州地区全榜霸榜，感恩全网十多万粉丝同行！
08-02 2292
本文基于 29 个安防项目实战经验，详解 Java 大数据在智能安防视频监控中的应用：智能摘要系统将案件检索时间从 32 小时缩至 47 秒，存储成本降 43%；多维度检索结合 HSV 颜色分割，准确率达 91%，13 起案件破获率涨 47 个百分点；轻量版用 6 台旧服务器省 59% 成本。含完整代码、场景优化方案及派出所实战案例，中小安防项目可直接复用。
Dash docset生成器：UnrealEngine文档离线浏览解决方案
从标签中可以看出，unreal-docset工具主要与以下几个关键词相关联：'offline'（离线）、'unreal'（虚幻）、'dash'（文档浏览工具）、'docset'（文档集）、'unreal-engine'（虚幻引擎）、'ue4'（Unreal Engine 4的...
一眼看懂长文案：机器学习是如何生成自动摘要的？
Echo_Wish
06-20 183
机器学习自动摘要技术分为抽取式和生成式两种方法。抽取式直接选取原文关键句，生成式则重新组织语言总结要点。本文以Python代码演示了BART模型生成摘要的过程，并列举了新闻、电商、金融等领域的应用场景。文章指出模型选择并非越大越好，分享了三条优化摘要质量的实战技巧，包括预处理、分段摘要和Prompt提示。最后探讨了长文压缩、可控生成等前沿趋势，强调自动摘要在信息爆炸时代的价值——它不是偷懒，而是为深度阅读节省时间的效率工具。
[竞赛01]2021CCF BDCI新闻摘要自动生成Baseline-T5模型
张伟的专栏
01-30 1616
[竞赛01]2021CCF BDCI新闻摘要自动生成Baseline - 爱码帮™分享编程知识和开发经验 「这是我参与11月更文挑战的第4天，活动详情查看：2021最后一次更文挑战」 本文提供竞赛的Baseline，采用hugging face的预训练模型配合pipeline方法快速得到文本摘要，经过测试\ Rouge_L分数在0.22158458,第8名 比赛信息 大赛链接：新闻摘要自动生成 Competitions - DataFountain 赛题介绍 赛题背景 随着互联网、社...
huggingface.transformers速成笔记：Pipeline推理和AutoClass
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本部分首先介绍如何使用pipeline()进行快速推理，然后介绍AutoClass：用AutoModel加载预训练模型、用tokenizer将文本转化为模型的数字输入、用AutoConfig来改变模型超参、用AutoFeatureExtractor加载预训练的feature extractor、用AutoProcessor加载预训练的processor。
mT5-multilingual-XLSum的应用案例分享
gitblog_02556的博客
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在当今信息爆炸的时代，有效的信息摘要技术变得至关重要。mT5-multilingual-XLSum作为一种先进的自动摘要模型，不仅支持多种语言，还在多个领域展现出了强大的应用潜力。本文将分享mT5-multilingual-XLSum在不同场景中的实际应用案例，以展示其在信息处理和摘要任务中的价值。 ## 引言 随着全球化和互联网的普及，多语言信息处理的需求日益增长。mT5-multiling...
mT5-multilingual-XLSum：跨越语言障碍的 summarization 能手
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12-24 688
在当今信息爆炸的时代，有效地提取和总结文本信息变得越来越重要。mT5-multilingual-XLSum 模型，作为一款基于 mT5 架构的多语言摘要生成模型，不仅能够处理多种语言，还能够在保证质量的同时提高效率。本文将深入探讨 mT5-multilingual-XLSum 模型的优势与局限性，以及其在不同场景下的应用和应对策略。 ## 模型的主要优势 ### 性能指标 mT5-multi...
transformer上手（10）—— 文本摘要任务
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文本摘要是一个 Seq2Seq 任务，尽可能保留文本语义的情况下将长文本压缩为短文本。文本摘要可以看作是将长文本“翻译”为捕获关键信息的短文本，因此大部分文本摘要模型同样采用 Encoder-Decoder 框架。当然，也有一些非 Encoder-Decoder 框架的摘要模型，例如 GPT 家族也可以通过小样本学习 (few-shot) 进行文本摘要。T5 模型通过模板前缀 (prompt prefix) 将各种 NLP 任务都转换到 text-to-text 框架进行预训练，例如摘要任务的前缀就是。
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