使用BART模型和T5模型实现文本改写

BART与T5模型实现文本改写

BART模型

BART(Bidirectional and Auto-Regressive Transformers)是由 Facebook AI Research(FAIR)在 2019 年提出的序列到序列(seq2seq)预训练模型,论文发表于《BART: Denoising Sequence-to-Sequence Pre-training for Natural Language Generation, Translation, and Comprehension》。

它结合了 BERT 的双向编码器 和 GPT 的自回归解码器,专为文本生成任务(如摘要、翻译、对话)设计,同时在理解任务(如分类、问答)上也表现优异。

BART 通过灵活的预训练任务和统一的编解码架构,成为生成与理解任务的通用基础模型,尤其适合需要同时处理输入理解和输出生成的场景。

核心特点

架构:标准 Transformer 编解码器

  • 编码器:双向 Transformer(类似 BERT),理解上下文。

  • 解码器:自回归 Transformer(类似 GPT),从左到右生成文本。

  • 参数规模:从 BART-Base(140M)到 BART-Large(400M)。

预训练任务:文本破坏与还原(Denoising Autoencoder) 通过多种噪声破坏输入文本,再让模型还原原始文本,提升生成与理解能力:

  • Token Masking(类似 BERT):随机遮盖词(如 [MASK])。

  • Token Deletion:随机删除词,需还原位置和内容。

  • Text Infilling:用单个 [MASK] 替换连续片段(如 SpanBERT),需生成缺失片段。

  • Sentence Permutat

文本文本转换模型是一种将输入文本转换为目标文本的自然语言处理技术,广泛应用于机器翻译、文本摘要、文本改写等任务。以下是几种常见的文本文本转换模型及其特点: 1. **T5 (Text-to-Text Transfer Transformer)** - **开发者**:Google AI - **特点**:将所有 NLP 任务统一为“文本文本”的形式,支持多种任务如翻译、摘要、问答等。基于Transformer架构,具有强大的迁移学习能力。 - **应用场景**:多任务学习、机器翻译、文本摘要、问答系统 2. **BART (Bidirectional and Auto-Regressive Transformers)** - **开发者**:Facebook AI - **特点**:结合了双向编码器自回归解码器,适用于文本生成与理解任务。在文本摘要、文本修复等任务中表现优异。 - **应用场景**:文本摘要、文本修复、对话生成 3. **PEGASUS (Pre-training with Extracted Gap-sentences for Abstractive Summarization)** - **开发者**:Google Research - **特点**:专为摘要任务设计的预训练模型,通过重构被屏蔽的句子来学习抽象概括能力。 - **应用场景**:自动摘要生成、文本简化 4. **ProphetNet** - **开发者**:Microsoft - **特点**:引入 n-gram 预测机制,提升文本生成的连贯性多样性。适用于长文本生成任务。 - **应用场景**:新闻标题生成、对话回复生成、文本摘要 5. **mBART (Multilingual BART)** - **开发者**:Facebook AI - **特点**:支持多语言翻译,是 BART 的扩展版本,适用于跨语言的文本生成任务。 - **应用场景**:多语言机器翻译、跨语言摘要 6. **Flan-T5 / Flan-PaLM** - **开发者**:Google - **特点**:基于 T5 或 PaLM 模型进行指令微调,提升了模型在零样本少样本任务下的泛化能力。 - **应用场景**:指令跟随、多任务学习、文本生成 ### 使用场景比较 | 模型 | 优势领域 | 多语言支持 | 是否适合摘要 | 是否适合翻译 | |------------|---------------------------|-------------|----------------|----------------| | T5 | 多任务学习 | ✅ | ✅ | ✅ | | BART | 文本修复与摘要 | ❌ | ✅ | ❌ | | mBART | 多语言翻译 | ✅ | ✅ | ✅ | | PEGASUS | 抽象摘要生成 | ❌ | ✅ | ❌ | | ProphetNet | 长文本生成与多样性控制 | ❌ | ✅ | ❌ | | Flan-T5 | 指令驱动与多任务推理 | ✅ | ✅ | ✅ | ### 示例代码(使用 Hugging Face Transformers 调用 T5 进行文本摘要): ```python from transformers import T5Tokenizer, T5ForConditionalGeneration # 加载预训练模型分词器 tokenizer = T5Tokenizer.from_pretrained("t5-small") model = T5ForConditionalGeneration.from_pretrained("t5-small") # 输入文本 input_text = "The United States has announced new measures to support economic recovery following the global pandemic." # 编码输入 input_ids = tokenizer.encode("summarize: " + input_text, return_tensors="pt", max_length=512, truncation=True) # 生成摘要 summary_ids = model.generate(input_ids, max_length=150, min_length=40, length_penalty=2.0, num_beams=4, early_stopping=True) summary = tokenizer.decode(summary_ids[0], skip_special_tokens=True) print(f"摘要结果:{summary}") ```
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