文本摘要任务中最常用的评价方法是ROUGE(Recall-Oriented Understudy for Gisting Evaluation)。ROUGE受到了机器翻译自动评价方法BLEU的启发,不同之处在于,采用召回率来作为指标。基本思想是将模型生成的摘要与参考摘要的n元组贡献统计量作为评判依据。
有关这部分内容,他又可以分为有监督的和无监督的,前者已经有了一些参考的生成结果可以比对,后者完全没有任何参考文本,只能通过文本本身来评估生成质量。
发布于 2018-07-27 14:15 更新于 2018-08-12 06:51
Geth V1.9.x增加了GraphQL的支持,开发者可以在经典的JSON RPC API和GraphQL API之间根据自己的去中心化应用具体需求进行选择。本文将介绍Geth 1.9新增GraphQL API的原因,并介绍其使用方法。
【导读】本篇论文是采用强化学习做抽取式摘要的首次尝试,作者在论文中通过强化学习对 ROUGE 进行全局优化,实现了自动生成文档摘要。对文档中的句子进行预测是否为候选摘要句子,并对所有句子进行打分,最后从候选摘要句子中选出打分高的m个句子作为文档摘要。
这是一篇一本正经无聊的小研究项目。。 互联网现在面临很多新网络文体,比如弹幕文体、小红书的种草文体、网名等,这些超短文本中本身字符特征就比较少,但是表情包占比却很多,这是重要信息呀。 之前参加比赛,一般都是当作停用词直接删掉,在这些超短文本中可就不行了。
💥通常,大语言模型 (LLM) 是指包含数千亿 (或更多) 参数的语言模型(目前定义参数量超过10B的模型为大语言模型),这些参数是在大量文本数据上训练的,例如模型 GPT-3、ChatGPT、PaLM、BLOOM和 LLaMA等.
本文介绍了深度神经网络在自动文本摘要任务中的研究进展。首先介绍了自动文本摘要任务的基本概念,然后详细阐述了基于深度神经网络的自动文本摘要方法,包括基于抽取式摘要和基于生成式摘要的方法。最后,文章对自动文本摘要方法的未来发展方向进行了探讨。
github pages 一直想添加代码高亮 highlighter ,基于 jekyll 3.0 的 rouge 终于搞定了:
| 导语 随着近几年文本信息的爆发式增长,人们每天能接触到海量的文本信息,如新闻、博客、聊天、报告、论文、微博等。从大量文本信息中提取重要的内容,已成为我们的一个迫切需求,而自动文本摘要(automatic text summarization)则提供了一个高效的解决方案。
文本生成目前的一大瓶颈是如何客观,准确的评价机器生成文本的质量。一个好的评价指标(或者设置合理的损失函数)不仅能够高效的指导模型拟合数据分布,还能够客观的让人评估文本生成模型的质量,从而进一步推动text generation 商业化能力。
随着近几年文本信息的爆发式增长,人们每天能接触到海量的文本信息,如新闻、博客、聊天、报告、论文、微博等。从大量文本信息中提取重要的内容,已成为我们的一个迫切需求,而自动文本摘要(automatic text summarization)则提供了一个高效的解决方案。 根据Radev的定义[3],摘要是“一段从一份或多份文本中提取出来的文字,它包含了原文本中的重要信息,其长度不超过或远少于原文本的一半”。自动文本摘要旨在通过机器自动输出简洁、流畅、保留关键信息的摘要。 自动文本摘要有非常多的应用场景,如自动报
随着互联网产生的文本数据越来越多,文本信息过载问题日益严重,对各类文本进行一个“降 维”处理显得非常必要,文本摘要便是其中一个重要的手段。文本摘要旨在将文本或文本集合转换为包含关键信息的简短摘要。文本摘要按照输入类型可分为单文档摘要和多文档摘要。单文档摘要从给定的一个文档中生成摘要,多文档摘要从给定的一组主题相关的文档中生成摘要。按照输出类型可分为抽取式摘要和生成式摘要。抽取式摘要从源文档中抽取关键句和关键词组成摘要,摘要全部来源于原文。生成式摘要根据原文,允许生成新的词语、短语来组成摘要。按照有无监督数据可以分为有监督摘要和无监督摘要。本文主要关注单文档、有监督、抽取式、生成式摘要
本博客是对文本摘要的简单介绍,可以作为当前该领域的实践总结。它描述了我们(一个RaRe 孵化计划中由三名学生组成的团队)是如何在该领域中对现有算法和Python工具进行了实验。
FastSum 的 GitHub 地址先为大家奉上:https://github.com/fastnlp/fastSum
如果你有多个列表,想要同时迭代它们,可以使用zip()函数。zip()函数可以将多个可迭代对象合并成一个元组的迭代器,然后你可以在循环中使用它。
选自MetaMind 作者:Romain Paulus、Caiming Xiong、Richard Socher 机器之心编译 参与:Jane W、Cindy、吴攀 去年四月被 Salesforce 收购的 MetaMind 仍然在继续进行自然语言领域的前沿研究。近日,其研究博客发布了一篇文章,详细介绍了一种用于文本摘要提取的深度强化模型(deep reinforced model),机器之心对这篇博客进行编译介绍,并在文后附带了相关的研究论文摘要。论文链接:https://arxiv.org/abs/17
🍹大语言模型 (Large Language Model) 是一种人工智能模型, 它们通常包含数千亿甚至更多的参数,并在大规模数据集上进行训练。大语言模型可以处理多种自然语言任务,如文本分类、问答、翻译、对话等等。
本文介绍了多轮对话存在指代和信息省略的问题,同时提出了一种新方法-抽取式多轮对话改写,可以更加实用的部署于线上对话系统,并且提升对话效果。
由于最近需要进行组内的知识分享,因而借此机会将文本摘要的一些基本知识以及本人的一些实践经验做成文稿,一方面用来组内分享,一方面也是总结一下过去在该领域的一些心得体会。因个人的能力所限,本文实质上是对文本摘要的不完全总结,如有未能囊括的知识点,还请同学们多提意见,一起进步。
自从使用大型语言模型(LLMs)后,自然语言处理领域已经迅速发展。通过其令人印象深刻的文本生成和文本理解能力,LLMs已经在全球范围内得到了广泛的应用。
衡量语言建模能力的重要指标,通过计算给定文本序列概率的倒数的几何平均,来衡量模型对于语言的建模能力。基础公式如下:
会话式多文档问答旨在根据检索到的文档以及上下文对话来回答特定问题。 在本文中,我们介绍了 WSDM Cup 2024 中“对话式多文档 QA”挑战赛的获胜方法,该方法利用了大型语言模型 (LLM) 卓越的自然语言理解和生成能力。
这篇论文是一篇综述性质的文章吧,研究了现有的Seq2Seq模型的应用和不足,以及如何通过不同的强化学习方法解决不足,写的深入具体,mark一下。
本文介绍的是ICML 2020 论文《PEGASUS: Pre-training with Extracted Gap-sentences for Abstractive Summarization 》,论文作者来自伦敦帝国理工学院和谷歌。
基于Transformer的模型已经引领NLP领域,然而基于Transformer的方法随着输入文本长度的增加,计算量剧增,并且Transformer能处理的句子长度受限,已有的方法大多使用截断的方式,这会导致信息损失,因此如何实现长文本的预训练是目前的一大难题。
语言模型(Language Model,简称 LM)是一个用于建模自然语言(即人们日常使用的语言)的概率模型。简单来说,语言模型的任务是评估一个给定的词序列(即一个句子)在真实世界中出现的概率。这种模型在自然语言处理(NLP)的诸多应用中,如机器翻译、语音识别、文本生成等,都起到了关键性的作用。
论文题目:Neural Document Summarization by Jointly Learning to Score and Select Sentences.
GitHub 前不久发布了 New Features 公告,GitHub Pages now faster and simpler with Jekyll 3.0,宣布从 2016 年 5 月 1 日起,GitHub Pages 将只支持 kramdown 作为唯一的 Markdown 引擎。
AI 研习社按:7 月 28 日,由中国中文信息学会和中国计算机学会联合举办的第三届语言与智能高峰论坛于北京语言大学举办,Naturali 奇点机智团队作为 2018 机器阅读理解技术竞赛冠军团队,受邀参加本次活动的「机器阅读理解评测论坛及颁奖仪式」,Naturali 联合创始人兼 CTO、国际计算语言学协会会士(ACL Fellow)林德康作为代表进行了 2018 阅读理解技术竞赛系统报告。
有搭建博客这个想法的原因是看到室友搭的博客,感觉很不错,暑假了也得搞点事情,于是就参考了室友的博客,查了不少教程学着自己也搭一个。
BERT、GPT-2、XLNet等通用语言模型已经展现了强大的威力,它们可以应付各类任务,比如文本生成、问答。当这些模型对各种语言任务进行微调时,可以达到SOTA性能。
作者:Laura Perez-Beltrachini, Yang Liu, Mirella Lapata (爱丁堡大学)
故事起源于工作的一个实际问题,要分析两个文本序列间的相似性,然后就想着干脆把一些常见的字符串相似性内容一并整理一下好了。
AI 科技评论按:7 月 28 日,由中国中文信息学会和中国计算机学会联合举办的第三届语言与智能高峰论坛于北京语言大学举办,Naturali 奇点机智团队作为 2018 机器阅读理解技术竞赛冠军团队,受邀参加本次活动的「机器阅读理解评测论坛及颁奖仪式」,Naturali 联合创始人兼 CTO、国际计算语言学协会会士(ACL Fellow)林德康作为代表进行了 2018 阅读理解技术竞赛系统报告。
为了让法律服务深入到每个人的身边,让更多的人能够得到法律帮助,开启了【律知】这个项目, 致力于打造一系列引领法律智能化的大模型。AI 法律模型是一位虚拟法律顾问,具备丰富的法律知识和技能,能够回答法律问题和提供法律建议。
本文将使用 Python 实现和对比解释 NLP中的3 种不同文本摘要策略:老式的 TextRank(使用 gensim)、著名的 Seq2Seq(使基于 tensorflow)和最前沿的 BART(使用Transformers )。
来源:Deephub Imba本文约8400字,建议阅读15分钟本文将使用Python实现和对比解释NLP中的3种不同文本摘要策略。 本文将使用 Python 实现和对比解释 NLP中的3种不同文本摘要策略:老式的 TextRank(使用 gensim)、著名的 Seq2Seq(使基于 tensorflow)和最前沿的 BART(使用Transformers )。 NLP(自然语言处理)是人工智能领域,研究计算机与人类语言之间的交互,特别是如何对计算机进行编程以处理和分析大量自然语言数据。最难的 NLP
本文主要内容:介绍Pointer-Generator-Network在文本摘要任务中的背景,模型架构与原理、在中英文数据集上实战效果与评估,最后得出结论。参考的《Get To The Point: Summarization with Pointer-Generator Networks》以及多篇博客均在文末给出连接,文中使用数据集已上传百度网盘,代码已传至GitHub,读者可以在文中找到相应连接,实际操作过程中确实遇到很多坑,并未在文中一一指明,有兴趣的读者可以留言一起交流。由于水平有限,请读者多多指正。
Jekyll 是采用Ruby语言实现的将纯文本转换为静态博客网站的利器,也是本站点的关键技术。本文将对Jekyll中的进阶内容进行说明。
导读:飞桨(PaddlePaddle)致力于让深度学习技术的创新与应用更简单。在重要的机器阅读领域,基于DuReader数据集,飞桨升级并开源了一个经典的阅读理解模型 —— BiDAF,相较于DuReader原始论文中的基线,在效果上有了大幅提升,验证集上的ROUGE-L指标由原来的39.29提升至47.68,测试集上的ROUGE-L指标由原来的45.90提升至54.66。
机器翻译,作为自然语言处理的一个核心领域,一直都是研究者们关注的焦点。其目标是实现计算机自动将一种语言翻译成另一种语言,而不需要人类的参与。
在基准数据集上比较模型性能是人工智能领域衡量和推动研究进展的重要方式之一。研究者通常基于模型在基准数据集上的一个或一组性能指标进行评估,虽然这样可以快速进行比较,但如果这些指标不能充分涵盖所有性能特征,就可能带来模型性能反映不充分的风险。
在 SimCLS [2]论文发布后不久,作者又发布了抽象文本摘要任务的SOTA结果 [1]。BRIO在上述论文的基础上结合了对比学习范式。
机器学习的评价指标有精度、精确率、召回率、P-R曲线、F1 值、TPR、FPR、ROC、AUC等指标,还有在生物领域常用的敏感性、特异性等指标。
ShowMeAI为斯坦福CS224n《自然语言处理与深度学习(Natural Language Processing with Deep Learning)》课程的全部课件,做了中文翻译和注释,并制作成了GIF动图!视频和课件等资料的获取方式见文末。
金融业是第一个见证区块链技术带来的快速变革的行业,而对于很多人来说,只看到了该技术在买卖虚拟货币上的应用,而这仅仅只是表层,区块链技术对金融业的影响远超于此。
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