1 相关背景 维基百科对自动摘要生成的定义是, “使用计算机程序对一段文本进行处理, 生成一段长度被压缩的摘要, 并且这个摘要能保留原始文本的大部分重要信息”....本文重点讲概括型摘要生成系统的算法思想和tensorflow实战, 算法思想源于A Neural Attention Model for Abstractive Sentence Summarization...此外，若对TensorFlow的使用技巧和方法感兴趣，欢迎阅读本团队负责人黄文坚所著的《TensorFlow实战》。...Beam Search算法分析 π[0]\pi[0]是可以用规定好的起始符号来初始化. 在训练和生成摘要时, 窗口QQ和CC沿着文本滑动如果超出范围, 用起始符号做padding....最近谷歌开源了TensorFlow版本的摘要生成程序textsum, Github上的项目. textsum的核心模型就是基于注意力的seq2seq(sequence-to-sequence)模型, textsum
自动文本摘要属于自然语言处理（NLP）的范畴，通常用机器学习算法来实现，目前实现的方法主要有两种： 抽取式 就像一支荧光笔，抽取式文本摘要就是给原始文本中的重点单词标上高亮，再将其加以组合形成摘要。...概要式 概要式文本摘要更接近于人类的思维——通过深度学习对原始文本进行释义并提炼主旨，而后形成摘要。相比于抽取式，概要式文本摘要更像在说人话。 ?...鉴于本文是一篇入门指南，接下来提到的内容都是基于抽取式方法来实现的。 文本摘要基础步骤 文本摘要是如何实现的呢？...亲手构建摘要生成器 使用Python的NLTK工具包，我们可以亲自动手创造一个文本摘要生成器，实现对Web文章的摘要生成。...WikiHow，一个大规模、高质量的文本摘要数据集： https://www.wikihow.com/Main-Page WikiHow食用指南： https://arxiv.org/pdf/1810.09305
它解决了以前一直困扰着我的问题——现在我们的模型可以理解整个文本的上下文。对于所有需要把文档快速摘要的人来说，这个梦想已成现实！ ? 我们使用深度学习完成的文本摘要结果如何呢？非常出色。...这是一个数学密集的部分，并不强制了解Python代码的工作原理。但是，我鼓励你通读它，因为它会让你对这个NLP概念有一个坚实的理解。 1. NLP中的文本摘要是什么？...如下是一个简洁的定义，我们开始吧： “自动文本摘要的任务是生成简明扼要的摘要，同时保留关键信息内容和整体含义” - 文本摘要技术：简要调查， 2017 大致有两种不同的方法用于文本摘要...正如你可以想象的那样，手动分析这些评论非常耗时。这是自然语言处理可用于生成长评论摘要的地方。 我们将基于一个非常酷的数据集来工作。我们的目标是使用之前学到的基于生成式的方法生成亚马逊美食评论的摘要。...并祝贺你使用深度学习构建了第一个文本摘要模型！我们已经了解了如何使用Python中的Seq2Seq构建自己的文本摘要生成器。
尝试从无到有地实现一个神经网络，你将会明白很多有趣的事情。但是当需要为现实世界的数据集构建深度学习模型时，这还是一个不错的主意吗？如果你需要几天或几周的时间来建立起模型，这是完全不可能的。...TensorFlow如此流行的最大原因之一是支持多种语言来创建深度学习模型，比如Python、C和R，并且有不错的文档和指南。...下面是一些典型的TensorFlow用例： 基于文本的应用：语言检测、文本摘要 图像识别：图像字幕、人脸识别、目标检测 声音识别 时间序列分析 视频分析 用例远远不止这些，如果你知道TensorFlow...你习惯使用Python吗？如果是，那么可以立即连接到Keras。这是一个开启你的深度学习之旅的完美的框架。...我们社区中有Java程序员吗？这是你理想的深度学习框架！Deeplearning4j是用Java实现的，因此与Python相比效率更高。
学习资源 Awesome Data Science 这个 GitHub 库是数据科学的终极资源指南。...多年来，它建立在各种各样的贡献之上，包括入门指南、信息图、以及人们在 Twitter，Facebook，Instagram 等社交网站上关注的学习内容。...这充分说明了 PyTorch 的抽象能力，以便研究人员可以专注于迅速找到正确的模型，而无需纠缠于编程语言和工具选择等细节。...下图解释了一个简单的用例，即目标检测。它可以识别目标（例如一张图像中的手机）的准确位置，很棒不是吗？...项目地址：https://github.com/google/seq2seq Pix2code 这是一个非常令人兴奋的深度学习项目，它尝试为给定的 GUI 自动生成代码。
5.1 文本数据的探索性数据分析 5.2 NLP中的嵌入 5.3 人工智能简要指南 5.4 ML和DL课程 5.5 CNN架构实现 6、Noteworthy Mentions ⭐️ 1、Research...2.2 SyferText OpenMined发布了SyferText[12]，这是一个新的隐私保护NLP库，旨在实现安全和私有的NLP以及私有数据集的文本处理。...此外，它介绍了数据集，以及可以解决的问题，包括围绕微调方法和文本摘要评估指标的讨论，并为将来的工作进行了总结。...关于文本摘要，HuggingFace团队为其Transformers库[28]库添加了BART[29]和T5[30]。这些附加功能可进行各种NLP任务，例如抽象摘要，翻译和问题解答。...对于使用自己的语言开发不同模型的人们来说，这是一本不错的阅读指南。
（二）：基本提示 文本摘要 信息提取 问答 文本分类 会话 代码生成 推理 Python笔记本 ---- 文本摘要 自然语言生成中的标准任务之一是文本摘要。...文本摘要可以包括许多不同的风味和域。语言模型最有前途的应用之一是将文章和概念简述为快速且易于阅读的摘要。尝试使用提示执行基本的摘要任务。...需要注意的是，不要太关注输出的准确性，这是我们将在后面的指南中讨论的问题，模型尝试用一句话概括整个段落。你可以写聪明一点的指令，但这需要我们在后面的章节中来讲解。...这是您需要更多地考虑上下文和提示中可以使用的不同元素的地方。您可以提供的其他元素包括 输入数据 或 示例。 让我们通过提供文本分类的示例来演示这一点。 提示： 将文本分类为中性、负面或正面。...文本：我认为食物还行。 情感： 输出： 中性 我们提供了分类文本的指令，模型正确地回应了 '中性'，但这是正确的。这里没有错，但是假设我们真正需要的是让模型以我们想要的确切格式返回标签。
tf-seq2seq 是一个用于 TensorFlow 的通用编码器-解码器框架（encoder-decoder framework），其可用于机器翻译、文本摘要、会话建模、图像描述等任务。...： 通用性：我们最初是为机器翻译而开发了此框架，但之后也将其应用到很多不同类型的任务中，包括摘要、会话建模和图像描述。...比如，增加新类型的注意机制或编码器架构仅需要最少量的代码修改。 文档：所有的代码都使用标准的 Python docstrings 进行记录的，而且我们已经编写了能帮助你上手常见任务的指南。...比如，一个循环神经网络编码器可能会以一个词序列为输入，然后产生一个大致对应了该文本的含义的一个固定长度的向量。...这里开源的是官方的实现吗？ 答：不是，这并不是 GNMT 系统的官方开源实现。这个框架是自底向上构建的，可用于多种任务，神经机器翻译只是其中一种。
ChatGPT 的答案排名也与正确率高度相关；其 Top 2 和 Top 3 的选择分别有 71% 和 88% 的正确率。...学术界的担心 学术研究界最大的担忧是，学生和科学家可以欺骗性地把大模型写的文本当作自己写的文本，或者以简单化的方式使用大模型（比如进行不完整的文献综述），生成一些不可靠的工作。...实验结果表明，审稿人仅正确识别了 68% 的生成摘要和 86% 的原始摘要。他们错误地将 32% 的生成摘要识别为原始摘要，将 14% 的原始摘要识别为 AI 生成的。...编辑和出版商可以检测由大型语言模型生成的文本吗？现在，答案是「或许可以」。如果仔细检查的话，ChatGPT 的原始输出是可以被识别出来的，特别是当涉及的段落超过几段并且主题涉及科学工作时。...毕竟，这是科学赖以发展的基础。
它是您可以将其制定为序列到序列问题的几个任务之一，这是一个从输入返回某些输出的强大框架，如翻译或摘要。翻译系统通常用于不同语言文本之间的翻译，但也可以用于语音或文本到语音或语音到文本之间的某种组合。...除了翻译之外，这是另一个可以被制定为序列到序列任务的任务的例子。摘要可以是： 抽取式：从文档中提取最相关的信息。 生成式：生成捕捉最相关信息的新文本。...本指南将向您展示如何： 在BillSum数据集的加利福尼亚州议案子集上对T5进行微调，用于生成摘要。 使用您微调的模型进行推断。...： 在输入前加上提示，以便 T5 知道这是一个摘要任务。...有关如何为摘要微调模型的更深入示例，请查看相应的 PyTorch 笔记本 或 TensorFlow 笔记本。 推理 很好，现在您已经对模型进行了微调，可以用于推理了！ 想出一些您想要总结的文本。
教程 | 理解XGBoost机器学习模型的决策过程 业界 | 似乎没区别，但你混淆过验证集和测试集吗？...本文是你的机器学习指南 教程 | 如何使用JavaScript构建机器学习模型 教程 | 初学文本分析：用Python和scikit-learn实现垃圾邮件过滤器 教程 | 如何通过牛顿法解决Logistic...搭建卷积神经网络 教程 | 如何基于TensorFlow使用LSTM和CNN实现时序分类任务 作为TensorFlow的底层语言，你会用C++构建深度神经网络吗？...如何构建skip-gram模型来训练和可视化词向量 教程 | 利用TensorFlow和神经网络来处理文本分类问题 5....从零开始：深度学习软件环境安装指南 这是一份你们需要的Windows版深度学习软件安装指南 教程 | 一步步从零开始：使用PyCharm和SSH搭建远程TensorFlow开发环境 实用指南：如何为你的深度学习任务挑选最合适的
机器学习/深度学习参考指南 这个资源库把常用的工具和技术以参考指南的形式组织起来。这些参考指南内容从非常简单的工具（如pandas）到非常复杂的技术（如深度学习）应有尽有。...这说明PyTorch所提供的抽象化功能，使研究人员能够集中精力快速寻找正确的模型，而不是纠缠于编程语言或工具选择这些细节的问题。...在过去几年中，在数据科学行业中发生的大多数突破性研究成果都是在这个会议上提出的。如果你想立于数据科学的潮头，那么这里是你获得正确资源的源头。 二、开源软件 1....DeepSpeech DeepSpeech库是百度研究中最先进的语音文本合成技术的开源项目。它基于TensorFlow，可以在Python，NodeJS和命令行中使用。...我们采用了先进的机器学习和各种各样的创新技术来构建一个语音到文本的引擎”。
Text Summarization 自然语言生成的标准任务之一是文本摘要。...文本摘要可以包括许多不同的风格和领域。 Text summarization can include many different flavors and domains....' ' ' 没有过多关注上面输出的准确性，这是我们将在后面的指南中讨论的问题，模型试图用一句话概括这段话。...情绪: Sentiment: ' ' ' 输出: Output: ’ ’ ’ 中性 Neutral ' ' ' 我们给出了对文本进行分类的指令，模型的回答是“中性”，这是正确的。...' ' ' 这是不正确的! That’s incorrect! 让我们试着通过改进提示来改进这一点。
摘要: 一个精心挑选的有关 TensorFlow 的实践 、库和项目的列表。全网最全！ TensorFlow 什么是 TensorFlow？...Installing TensorFlow on Raspberry Pi 3 — TensorFlow 在树莓派上正确编译和运行 Classification on time series...Notes — 带注释的笔记和 TensorFlow 白皮书的摘要，以及 SVG 图形和文档链接 NeuralArt — 艺术风格神经算法的实现 使用 TensorFlow 和 PyGame 来深度强化学习乒乓球...安装和使用指南 1 TensorFlow Guide 2 — TensorFlow 安装和使用指南 2 TensorFlow Basic Usage — 基本使用指南 TensorFlow Deep...— Joel Grus 的一个笑话 在 TensorFlow 使用 RNNs 的实用指南和未记录的功能 — 分步指南，在 GitHub 上提供完整的代码示例 使用 TensorBoard 在 TensorFlow
，这是一种基于上下文来从生物医学文本中提取重要信息的方法。...该模型在排序数组和寻找最短路径等任务中表现得非常出色：https://arxiv.org/abs/1904.11694 这是一篇将Transformer语言模型应用于提取和抽象神经文档摘要的论文：https...AA 文章发布者的平均学龄、平均学龄和比例 有一个问题是：语言模型可以学习语法吗？...超级智能需要对框架、政策和正确的观察有正确的理解。我发现一系列有趣的综合性文章（K....很棒的是，所有模型都用 PyTorch 和 TensorFlow 实现：https://github.com/rasbt/deeplearning-models 这是一个深入了解 TensorFlow
我们已经添加了一个详细指南和模板来帮助您开始添加新模型，我们还有一个更详细的指南，介绍了如何向 Transformers 添加模型。 您想添加文档吗？ 我们始终在寻找使文档更清晰和准确的改进。...原始存储库是用 Tensorflow 1 编写的吗？那么您可能需要依赖 TensorFlow 的打印操作，如 tf.print 来输出中间值。原始存储库是用 Jax 编写的吗？...这样的测试应该在一个有意义的文本对文本示例上展示 Transformers 的实现是否符合预期。有意义的文本对文本示例可以包括例如源到目标翻译对、文章到摘要对、问题到答案对等。...无论您希望更深入地了解大型 TensorFlow 模型，做出重大的开源贡献，还是为您选择的模型启用 TensorFlow，本指南都适合您。...为简单起见，本指南的其余部分假定您已决定使用 TensorFlow 版本的BrandNewBert（与指南中添加新模型的示例相同）做出贡献。
TensorFlow为大多数复杂的深度学习模型预先编写好了代码，比如递归神经网络和卷积神经网络，其次，它支持多种语言来创建深度学习模型，比如Python语言、C语言和R语言等，并且有不错的文档和指南支持...TensorFlow的架构灵活，能够在一个或多个CPU(以及GPU)上部署深度学习模型，典行的TensorFlow应用场景如下： 基于文本的应用：语言检测、文本摘要 图像识别：图像字幕、人脸识别、目标检测...深度学习的初学者经常会抱怨：无法正确理解复杂的模型。如果你是这样的用户，Keras便是正确选择！它的目标是最小化用户操作，并使其模型真正容易理解。...为此，需要了解每个框架的优点和局限性。如果选对了正确的框架，会起到事半功倍的效果。...某些框架在处理图像数据时工作得非常好，但无法解析文本数据；某些框架在处理图像和文本数据时，性能很好，但是它们的内部工作原理很难理解。
实验结果表明，与人类专家给出的评审结果相比，系统生成的评审往往涉及到论文的更多方面。但是，生成的评审文本除了对论文核心理念的解释之外，其他方面的解读逻辑性都不强，而关于核心理念的评审则大多是正确的。...该研究定义的类型包含以下 8 个方面，遵循 ACL 审核指南，并做了一些小改动： 摘要 （SUM） 动机 / 影响（MOT） 原创性（ORI） 可靠性 / 正确性（SOU） Substance（SUB）...，这表明生成评审的风格易受训练样本中高频句子模式的影响； 缺乏问题：生成评审很少对论文内容提出问题，而这是同行评审的重要组成部分。...从中可以看出，该模型不仅能生成流畅的文本，还能意识到生成文本是关于哪个方面及其正确的极性。例如紫色部分是「摘要」，黄色部分是「清晰度」，+ 表示评论较为正面。...虽然生成的方面通常是小型文本片段，还存在一些微小的对齐问题，但该模型仍然能清晰地感知到不同方面。 ? 系统生成的评审带有偏见吗？ 文本中的偏见普遍存在，但检测难度高。
版本说明 tensorflow.org，在root显示最新的稳定二进制文件。如果您正在使用pip安装TensorFlow，这是您应该阅读的文档。...非参考文档（例如，TensorFlow安装指南）由人类创作。该文档位于tensorflow/docs_src 目录中。每个子目录docs_src包含一组相关的Tensorflow文档。...例如，TensorFlow安装指南全部在 docs_src/install目录中。 C ++文档是通过doxygen生成的XML文件生成的; 但是，这些工具目前在开放源代码中不可用。...Markdown中的数学 编辑Markdown文件时，您可以在TensorFlow中使用MathJax，但请注意以下事项： MathJax在tensorflow.org上正确呈现 MathJax在github...操作文档样式指南 模块的长期描述性模块级文档应该在API指南中docs_src/api_guides/python。
我们还尝试使用Tensorflow的文本摘要算法进行抽象技术（Abstractive），但由于其极高的硬件需求（7000 GPU小时，$ 30k云信用额），因此无法获得良好的结果。...为什么要文字摘要？ 随着推送通知和文章摘要获得越来越多的需求，为长文本生成智能和准确的摘要已经成为流行的研究和行业问题。 文本摘要有两种基本方法：提取法和抽象法。...前者从原始文本中提取单词和单词短语来创建摘要。后者学习内部语言表示以生成更像人类的摘要，来解释原始文本的意图。 ? 文本摘要有两种基本方法：提取和抽象。...提取文本摘要 首先，简单描述当前已经存在的一些流行的文本摘要算法和实现： Gensim中的文本摘要 gensim.summarization模块实现了TextRank，这是一种Mihalcea等人的论文中基于加权图的无监督算法...另一个观察是，最初（global_steps <50000）模型没有生成语法正确的句子，因为我们训练模型的持续时间更长，生成的概要开始有意义，语法稍微变得正确。
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