Transformer大模型实战 提取式摘要任务

1.背景介绍

在信息爆炸的时代，人们每天都会接触到大量的文本数据。为了快速获取关键信息和节省时间，提取式摘要技术应运而生。它通过自动识别原文中的重要信息和结构，生成简短的摘要，帮助用户快速把握核心内容。近年来，Transformer大模型因其强大的序列处理能力和上下文理解能力，在自然语言处理领域取得了显著成果。本篇博客将深入探讨如何利用Transformer大模型实现提取式摘要任务，并提供实战代码示例。

2.核心概念与联系

2.1 Transformer模型

Transformer模型是由Vaswani等人于2017年提出的，它彻底改变了自然语言处理（NLP）领域的游戏规则。其核心特点是自注意力（Self-Attention）机制和位置编码（Positional Encoding），使得模型能够捕捉输入序列中的长距离依赖关系。此外，Transformer完全基于自注意力机制构建，避免了递归神经网络（RNN）的限制，可以并行计算，大大提高了训练效率。

2.2 提取式摘要

提取式摘要分为两类：抽取式和生成式。抽取式摘要通过选择原文中的关键词句作为摘要，保留了原始文本的结构和连贯性；生成式摘要则生成全新的文本作为摘