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基于Transformer的抽象式文本摘要工具abstractive_summarizer

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简介：
Abstractive_Summarizer是一款创新的文本摘要工具，采用先进的Transformer模型，能够生成高质量、连贯且富含信息的摘要，适用于各种文档和文章。 Abstractive_summarizer 使用了Transformer的抽象文本摘要方法。Vaswani等人在“Attention is All You Need”论文中展示了最先进的变压器模型。数据集可以从Kaggle获取，链接为https://www.kaggle.com/shashichander009/inshorts-news-data。博客的第一部分和第二部分也提供了相关信息。

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  • 基于Transformer的抽象式文本摘要工具abstractive_summarizer
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    Abstractive_Summarizer是一款创新的文本摘要工具，采用先进的Transformer模型，能够生成高质量、连贯且富含信息的摘要，适用于各种文档和文章。 Abstractive_summarizer 使用了Transformer的抽象文本摘要方法。Vaswani等人在“Attention is All You Need”论文中展示了最先进的变压器模型。数据集可以从Kaggle获取，链接为https://www.kaggle.com/shashichander009/inshorts-news-data。博客的第一部分和第二部分也提供了相关信息。
     
  • 基于人工智能的抽象文本摘要研究论文
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    本论文深入探讨了利用人工智能技术进行抽象文本自动摘取的方法与挑战，旨在提升摘要的质量和效率。 文本摘要是创建简洁摘要的过程。概括主要有两种方法：提取法和抽象法。大多数系统摘要采用提取法。在现有的几种抽象模型中，包括序列到序列模型和LSTM双向模型。在这项研究中，我们使用ROUGE和BLEU得分，在亚马逊评论及CNN新闻数据集上比较了这两种模型的性能。
     
  • Bert-抽取式文本摘要
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    Bert-抽取式文本摘要项目利用BERT模型从大量文本中高效提取关键信息，形成简洁准确的摘要，适用于新闻、论文等多种文档类型。 使用BERT进行抽象文本摘要生成是自然语言处理（NLP）任务之一，采用该模型来完成这一工作需要满足以下软件环境：Python 3.6.5以上版本、Torch 0.4.1+、TensorFlow、Pandas和tqdm等。所有这些包都可以通过pip install -r requirements.txt进行安装。 如果使用GPU训练模型，在DockerHub中可以找到相应的镜像，例如pytorch/pytorch:0.4.1-cuda9-cudnn7-devel（2.62GB）。在首次使用时，请按照以下步骤操作：创建一个名为“/data/checkpoint”的文件夹作为存储库，并将BERT模型、词汇表和配置文件放入其中。这些资源可以在相关网站下载。 请确保数据文件已经准备好并放置到指定目录中，以便开始训练过程。
     
  • 基于TF-IDF和Textrank算法的文本摘要工具….zip
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    这是一款结合了TF-IDF与Textrank算法的高效文本摘要提取工具，适用于多种文档分析场景，帮助用户快速获取文章核心内容。 【项目资源】： 包含前端、后端、移动开发、操作系统、人工智能、物联网、信息化管理、数据库、硬件开发、大数据、课程资源、音视频以及网站开发等各种技术项目的源码。 包括STM32、ESP8266、PHP、QT、Linux、iOS、C++、Java 语言，Python 环境下编程的项目代码，Web 技术和 C# 编程工具等在内的多种编码资源。 【项目质量】： 所有提供的源码都经过严格的测试验证，确保可以直接运行。 在确认功能正常工作后才会上传发布。 【适用人群】： 适合希望学习不同技术领域的新手或进阶学习者使用。 可以作为毕业设计、课程作业、大型任务以及初期项目的参考和实施基础。 【附加价值】： 这些项目具有较高的学习借鉴意义，同时也可以直接进行修改复刻。 对于有一定编程经验或者热衷于深入研究的用户来说，在此基础上进一步开发和完善功能将更加得心应手。 【沟通交流】： 如有任何使用上的疑问或需要帮助时，请随时提出问题，我们会及时给予解答和支持。 欢迎下载和应用这些资源，并鼓励大家相互学习与分享心得体验，共同提高技术水平。
     
  • BERT-Extractive-Summarizer：简便的BERT提取式文本摘要工具
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    简介：BERT-Extractive-Summarizer是一款基于BERT模型的简洁高效文本摘要生成工具，采用提取式方法，保留原文关键信息，适用于多种语言和场景。 伯特提取摘要器是演讲摘要存储库的通用版本。此工具使用HuggingFace Pytorch变压器库进行抽取式总结。通过首先将句子嵌入，然后运行聚类算法来找到最接近质心的句子以实现这一目标。该库还利用共指技术解析需要更多上下文的单词，这可以通过调整CoreferenceHandler类中的Neurocoref库贪婪性来进行设置。 使用Neurocoref的功能需要一个spaCy模型，并且必须单独下载。默认安装的是小型英语spaCy模型（en_core_web_sm，11Mb），但也可以选择其他型号进行手动安装。 示例：要安装中型英文模型，请执行以下命令： ``` pip install spacy python -m spacy download en_core_web_md ```
     
  • 利用Python实现的抽取式文本自动摘要方法.zip
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    本项目采用Python编程语言开发，旨在创建一种高效的抽取式文本自动摘要算法。通过分析和提取关键句子，生成简洁且准确的文档摘要，适用于多种文本处理场景。 资源包含文件：设计报告word+源码及数据+技术报告+开发文档+使用说明 软件架构及环境： - 架构：B/S（浏览器/服务器）架构，前后端不分离 - 前端：Bootstrap、JQuery - 后端：Django 开发环境 - 操作系统：Windows - 开发工具：Visual Studio Code 和 PyCharm 部署环境： - 操作系统：Linux 或 Ubuntu 文本摘要的实现有两种方式，一种是基于生成的方式，通过使用RNN等神经网络技术来完成。另一种则是抽取式的实现方法。本次作业主要关注于后者——即基于提取式的方法实现自动文本摘要，并重点讨论其背后使用的算法——textrank。 pagerank 算法在诸如谷歌这样的搜索引擎中被广泛应用，该算法根据网页之间的链接数量和质量对页面的重要性进行初步估计并据此排名。而 textrank 是一种改进版的 pagerank 算法，它利用文章内部词语共同出现的信息来抽取关键词和关键句子，并且不需要额外的训练数据或语料库的支持。
     
  • 文本摘要化：基于深度学习的摘要与摘录方法研究
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    本研究聚焦于利用深度学习技术进行文本摘要和摘录的方法探索，旨在提高自动摘要系统的性能与实用性。 本段落介绍了几种文本摘要方法，包括提取式深度学习的单文档摘要技术以及相关研究文献。Nallapati、Xiang 和 Zhou 在 EMNLP（2015）会议上提出使用序列到序列RNN进行抽象文本摘要的方法；Chopra、Rush 和 Auli 则在 NAACL（2016）上介绍了利用注意力递归神经网络生成抽象句摘要的技术。郑健鹏和 Lapata 的研究工作于 ACL（2016年）发表，他们探索了通过提取句子和单词进行文本总结的途径；而 Toutanova、Brockett 和 Ke M. 在 EMNLP 上发布了一项关于用于短篇文档压缩的数据集及评估标准的研究。
     
  • 文本摘要系统
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    文本摘要系统是一种智能软件工具，能够自动分析和提炼文档或文章的主要内容与关键信息，帮助用户快速获取核心要点。 《文字摘要技术探析》 随着信息技术的快速发展，数据量迅速增长，在文本领域尤其如此。海量的信息使得快速获取关键要点成为一项挑战。为解决这一问题，文字摘要是从长篇文档中提取核心信息的一种方法，帮助用户在短时间内理解文章主旨。本段落将深入探讨文字摘要的技术，并以Jupyter Notebook工具为例，通过“Text-Summarization-master”项目阐述其实现方式。 一、概述 文字摘要主要分为抽取式和生成式两种类型。抽取式的重点在于从原文中选取最具代表性的句子或片段组合成摘要；而生成式的则是理解原文后自动生成简洁的新表述。这两种方法各有优缺点，在实际应用中往往结合使用以达到最佳效果。 二、抽取式摘要 1. TF-IDF算法：TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency）是一种常用的信息检索评分函数，用于衡量一个词在文档集合或语料库中的重要性。通过计算每句话的得分来选择最重要的句子作为摘要。 2. TextRank算法：TextRank是基于PageRank的一种自然语言处理模型，适用于排序文本中的句子。该方法构建了一个描述句间相似性的图，并根据相邻句子的重要性累加得出每个句子的排名，然后选取排在前面的句子组成摘要。 三、生成式摘要 1. RNN（循环神经网络）：RNN由于其对序列数据的良好处理能力，在文本生成任务中经常被采用。通过学习输入序列中的上下文信息，可以连续地产生新的文字片段。LSTM和GRU是两种改进的RNN变种，它们能更好地解决长期依赖问题。 2. Transformer模型：Transformer是由Google提出的一种基于注意力机制的序列到序列架构，在生成摘要时允许对整个输入序列进行全局关注以提高输出质量。 四、Jupyter Notebook实践 “Text-Summarization-master”项目提供了一个集成环境来用Python实现文字摘要功能。其中可能包括以下步骤： 1. 数据预处理：清理文本，去除标点符号和停用词等，并将其转换为机器可读的向量表示。 2. 模型构建：根据所选方法（如TF-IDF、TextRank或神经网络模型）来搭建相应的模型框架。 3. 训练与优化：使用标注数据训练模型并通过调整超参数进行性能优化。 4. 生成摘要：将新文本输入经过训练的模型，输出其摘要结果。 五、评估与展望 通常采用ROUGE（Recall-Oriented Understudy for Gisting Evaluation）等自动评价指标来衡量摘要的质量。随着深度学习技术的进步，生成式的摘要效果已经接近人类水平。未来结合自然语言处理领域的其他技术如情感分析和实体识别后，文字摘要有望实现更加智能化的服务于信息时代的用户。 文字摘要是大数据时代的重要工具之一，它融合了信息检索与自然语言处理的精华部分。通过Jupyter Notebook这样的交互式平台可以方便地实践各种摘要方法，并推动该领域的发展进步。
     
  • 基于Python和PyTorch的CNNDailyMail文本摘要实现
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    本项目采用Python与深度学习框架PyTorch，实现了针对CNNDailyMail数据集的自动文本摘取系统，有效提取文章核心信息。 神经抽象摘要生成（seq2seq复制或指针网络覆盖）在PyTorch上的实现应用于CNN/Daily Mail数据集。