17、提升孟加拉语文本摘要质量：基于排名的有效方法

提升孟加拉语文本摘要质量：基于排名的有效方法

在自然语言处理领域，文本摘要技术对于信息的高效获取至关重要。尤其是对于孟加拉语这样的语言，提升文本摘要的质量能够帮助用户更快速准确地理解文本内容。本文将介绍一种简单而有效的方法，通过对多个预训练模型生成的候选摘要进行排名，从而选择出最合适的摘要。

1. 主要贡献

我们在这项工作中做出了以下贡献：
- 引入了一种简单有效的方法，对多个预训练的变压器模型生成的候选摘要进行排名，并根据排名分数选择最合适的摘要。这种方法能够识别出既信息丰富又连贯的摘要。
- 为了评估该方法的有效性，我们采用了多种指标，如WER、WIL、METEOR、BERTScore、ROUGE - 1、ROUGE - 2、ROUGE - L、BLEU - 3和BLEU - 4。这些指标为比较候选摘要与参考摘要的质量和保真度提供了有价值的见解。
- 我们将所提出方法的实现公开，旨在促进合作，并鼓励研究人员进一步改进和推动孟加拉语自然语言生成领域的发展。

2. 孟加拉语摘要排名器

2.1 提出的方法

为了对单个文本进行摘要，我们采用了四个预训练的孟加拉语文本摘要模型。随后，使用基于图的方法对候选摘要进行排名，并选择排名最高的摘要作为最终输出。具体步骤如下：
1. 输入文本 ：依次处理数据集中的每个孟加拉语文本。
2. 获取参考摘要 ：获取数据集中每个文本对应的人工编写的摘要，即“参考”摘要。
3. 摘要生成 ：利用四个不同的预训练文本摘要模型为数据集中的每个