14、文本生成与摘要技术全解析

文本生成与摘要技术全解析

1. 解码方法选择

在文本生成中，没有一种通用的“最佳”解码方法。选择哪种方法取决于具体的任务性质：
- 精确任务 ：若要模型执行精确任务，如算术运算或回答特定问题，应降低温度，或使用确定性方法，如贪婪搜索结合束搜索，以确保获得最可能的答案。
- 创造性长文本生成 ：若希望模型生成较长文本并具有一定创造性，应切换到采样方法，提高温度，或结合使用 top - k 和核采样。

2. 文本摘要概述

文本摘要需要多种能力，如理解长文本、推理内容以及生成包含原文主要主题的流畅文本。不同领域的文本摘要差异很大，对神经语言模型来说是一项具有挑战性的任务。但它能帮助领域专家加速工作流程，企业也用其浓缩内部知识、总结合同、自动生成社交媒体内容等。

3. CNN/DailyMail 数据集

3.1 数据集介绍

CNN/DailyMail 数据集包含约 300,000 对新闻文章及其对应的摘要，摘要为抽象式而非提取式，即由新句子组成而非简单摘录。我们使用版本 3.0.0，可通过以下代码加载：

from datasets import load_dataset
dataset = load_dataset("cnn_dailymail", version="3.0.0")
print(f"Features: {dataset['train'].column_names}")

数据集有三列：