CNN/Daily Mail（简称CNN/DM）作为单文本摘要数据集，每篇文章包含多个摘要句子。

简介：
CNN/Daily Mail数据集（简称CNN/DM）由多条摘要组成，用于训练和评估新闻文章的自动摘取技术。 CNNDaily Mail（CNNDM）是一个广泛使用的自然语言处理（NLP）数据集，在文本摘要领域具有重要地位。该数据集由CNN和Daily Mail两家新闻网站的新闻文章及其对应的摘要组成，每篇文章的摘要包含多个句子，为生成多句摘要的研究提供了宝贵资源。 文本摘要是通过提取原文的主要内容来生成简短而精确的新版本的技术，通常用于快速了解长篇文章的大致意思。CNNDM数据集的独特之处在于它提供的人工撰写的高质量摘要可以作为模型学习的目标，帮助模型理解如何提取关键信息并生成连贯的总结。 CNNDM数据集规模庞大，训练集中包含286,817篇新闻文章及对应的摘要，为深度学习模型提供了足够的样本进行训练。验证集有13,368条数据用于调整超参数和评估模型性能；测试集则包括了11,487条数据以衡量模型的泛化能力。 在NLP领域中，CNNDM常被用来研究和发展自动文本摘要技术，如抽取式摘要和生成式摘要。近年来，基于Transformer架构（例如BERT、GPT）的深度学习方法在此任务上取得了显著进展。 实际操作时，每篇新闻文章和相应摘要会被作为输入输出进行处理，并利用诸如RNN（循环神经网络）、LSTM（长短时记忆网络）、GRU（门控循环单元）或Transformer等模型训练。为应对多句摘要问题，一些模型采用序列到序列架构并附加注意力机制以聚焦原文中的关键部分。 文件cnndm-pj可能包含CNNDM数据集的预处理结果，例如分词、去除停用词和词性标注等内容，并将原始数据划分成不同的训练、验证和测试集。通过深度学习模型及NLP技术的应用，从该数据集中可以学到如何高效提取新闻文章的核心信息并生成与原文内容相符且精炼的摘要，从而提高信息处理效率。 CNNDM在自动文本摘要领域扮演着重要角色，并推动了相关研究的发展。