文档建议反馈控制台
首页
学习
活动
专区
工具
TVP
最新优惠活动
文章/答案/技术大牛
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

基于 Python 的自动文本提取：抽象法和生成法的比较

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。...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。...如何评估文本摘要质量？ ROUGE-N指标 对于LexRank，Luhn和LSA方法，我们使用Sumy 摘要库来实现这些算法。我们使用ROUGE-1指标来比较所讨论的技术。...不幸的是，我们无法缩短它，因为Sumy中Luhn算法的封装不提供更改字数限制的参数。 抽象文本抽样 一种神经网络方法 Google的Textsum是一种最先进的开源抽象文本概要架构。...请注意“head”一词不会出现在原始文本中。 该模型已生成它。 这在以上几种的提取算法中永远不会发生。 我们运行了谷歌提供的Tensorflow网络并调整了一些超参数。

1.9K20
您找到你想要的搜索结果了吗？
是的
没有找到

自然语言处理指南（第3部分）

原始论文论述的是一个通用的而不是具体的算法。不过，它也论述了两种应用：关键字提取和摘要。主要区别是： 所选择的作为关系的基础的单元。 推测联系及其强度的方式。...它不仅可以用于生成摘要，还可以用来查找用户查询的词。例如，如果用户搜索“快乐（happiness）”，基于潜在语义分析（LSA）的搜索库也会返回关于“开心（joy）”的结果。...文本摘要和奇异值分解论述了一种找到最合适句子的算法。Python 库 sumy 是一个实现。 其他算法和库 摘要生成是一片已经有许多设计好的有效算法的富饶领域，这些算法实际上要远比我们在这里列举的多。...您可以在《自动文本摘要（Automatic Text Summarization）》中找到其他算法的简要分类。我们前面提到的 Python 库 sumy 实现了几种算法，但这篇论文并未全部提及。...；最后重排这些句子以反映原始文档中的顺序。

2.2K60

关于自然语言处理系列-文本摘要提取进阶

关于自然语言处理重要的一个部分是文本摘要，文本摘要的提取涉及到分词、断句、文本权重问题；分词前文已述，断句通过正则表达式完成；文本权重又包括句子的tfidf权重、文本相似度权重和句子的位置权重；关于权重又涉及到归一化处理和权重的权值等等...总的来说提取的摘要质量要比之前的snownlp、sumy、goose直接拿来用效果要好一些。 相关代码来自互联网，不过自己做了一些优化和完善。...) # 遍历各语句的tfidf值、语句顺序值、相似度值，并乘以相应的权重，加权后得到每条语句的总权重值 for sent in sentence_score.keys():...int(len(sort_sent_weight) * topK_ratio) # 按各语句的权重值进行排序，并获取topN条数据 summarization_sent = sorted...，生成各语句的文本相似度值 sentence_score = get_similarity_weight(tfidf_matrix) # 将tfidf值、位置权重值、文本相似度值按照相关权重进行计算

58021

今日 Paper | 人脸旋转；BiLSTM-CRF；神经注意模型；Abigail等

基于指针生成网络对Abigail进行汇总 基于细观递归神经网络结构的抽象文本摘要 Rotate-and-Render: 基于单视角图像的自监督真实感人脸旋转 论文名称：Rotate-and-Render...，首先，作者对神经机器翻译的最新发展的摘要进行汇总，由于目前学术界中通过抽取式生成的文本摘要在准确性方面存在着一定的误差，在此背景下，作者提出了一种基于神经注意力的模型，在这个模型中，作者把概率模型与生成算法相结合...然后，作者又提出了一种基于神经注意力的模型，在该模型中，作者将概率模型与生成算法相结合，用于生成精确度更好的抽象摘要。最后，作者以数据驱动的方式，来进一步提高摘要的语法性，并对此进行扩展。 ?...第一，使用混合指针生成器网络从源文本中复制单词。第二，使用覆盖率跟踪已总结的内容。最后，作者通过实验验证，发现该模型具有较强的鲁棒性，生成的文本摘要性能也更加符合实际。 ? ?...，作者提出了一种基于条件递归神经网络（RNN）模型用于对当前文章生成文本摘要。

50230

干货 | 日采100W新闻数据，如何实现新闻自动分类？

但这也对新闻媒体平台提出了更高的要求：不但需要高效地组织并获取信息数据，还需要系统地将新闻内容进行分类，利用先进的内容推荐算法和海量的用户数据，将用户真正感兴趣的内容推送至他们的首页。...等开始展现出更大的价值； 近 10 年以来，随着 GPU 运算带来的并行算力提升，深度学习得到了长足发展，诸如 LSTM 在内的一批早在 90 年代提出的网络结构被广泛采用，在不少领域取得了统计机器学习所无法企及的效果...、新闻首尾段落等文本进行提取； ③特征向量化：将每篇新闻的特征汇总为一个固定长度的向量，以便分类算法进行运算。...从而代表整篇文章的主要内容，语句的重要性排序同样是基于上述的关键词抽取、新闻标题、新闻的首末段落等步骤来实现的，一些开箱即用的摘要算法可以参考：    • sumy：提供了若干种文章的摘要生成算法、策略...我们需要将文本转化为数值特征向量和结构化数据，用固定长度的数值向量来表示每篇新闻。 因此，特征向量化可以简单理解为：将每篇新闻的特征汇总为一个固定长度的向量，以便分类算法进行运算。

1.4K30

ML 文本自动摘要了解一下

所以，使用能够提取有用信息并剔除无关紧要和无用数据的自动文本摘要生成器变得非常重要。文本摘要的实现可以增强文档的可读性，减少搜寻信息的时间，获得更多适用于特定领域的信息。...抽取式摘要（extraction-based summarization） 在抽取式摘要中，抽取一段文本中表示重点内容的单词子集，并结合起来生成摘要。...以上例子只是基本说明了如何在机器学习中执行抽取式文本摘要。现在，我们看看如何在创建实际摘要生成器中运用上述概念。...维基百科文章的文本摘要 让我们动手创建一个可以简化冗长 web 文章中信息的文本摘要生成器。...如你所见，运行代码可以对冗长的 Wikipedia 文章进行总结，并简要概述 20 世纪发生的主要事件。 尽管如此，我们还可以改进摘要生成器，使之更好地生成长篇幅文本的简洁、精确摘要。

1.5K20

变身抓重点小能手：机器学习中的文本摘要入门指南 | 资源

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。 ?...文本摘要基础步骤 文本摘要是如何实现的呢？ 举个例子，用文本摘要机器学习算法来对下面这段文字进行处理： 夜里志明和春娇乘坐出租车去城里聚会。聚会上春娇晕倒并被送进了医院。...比如在志明和春娇这个例子当中，第一句在整个段落中的权重是最大的，那么它就将构成摘要的主体部分。 以上是机器学习实现文本摘要的基本步骤，下面我们来看看如何在真实世界中构建摘要生成器。...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。

63340

一个Python自动提取内容摘要的实践

利用计算机将大量的文本进行处理，产生简洁、精炼内容的过程就是文本摘要，人们可通过阅读摘要来把握文本主要内容，这不仅大大节省时间，更提高阅读效率。...给定待摘要的文本和文本题目，输出文本摘要，默认是原文中最重要的 5 句话。 Summarizer，生成摘要类。...其基本思想来源于谷歌的 PageRank 算法, 通过把文本分割成若干组成单元(单词、句子) 并建立图模型, 利用投票机制对文本中的重要成分进行排序, 仅利用单篇文档本身的信息即可实现关键词提取、文摘。...由 5 得到最重要的 T 个单词，在原始文本中进行标记，若形成相邻词组，则组合成多词关键词。...这些方法把做摘要的问题看成随机游走来找出稳态分布（Stable Distribution）下的高概率（重要）的句子集，但缺点之一便是无法避免选出来的句子相互之间的相似度极高的现象。

1.7K00

无需搭建和训练模型，87行代码搞定文章摘要生成

提取摘要分几步 Praveen Dubey首先面临的是方法选择的问题。通常生成文章摘要有两种方法：抽象法、提取法。 抽象法基于语义理解选择措辞，概括文章内容以生成新的较短文本。...在文章中，作者使用无监督学习的方法，基于相似度矩阵，来生成排名来找到句子的相似性并对它们进行排名。这样做的还有一个好处是，不需要使用项目前训练和构建模型。...概率起来就是：输入文章→拆分成句子→删除停止词→建立相似度矩阵→基于矩阵生成排名→选择前N个句子进行汇总。 安装教程 接下来，将按照以上步骤创建属于你自己的摘要生成器。...TextRank不依赖于任何训练数据，可以处理任意文本。 此外，还有很多先进的技术可用于提取文本摘要。作者还提供了两篇该领域的文章，如果你对这一话题感兴趣，可以进一步深入学习。...传送门 项目地址： https://github.com/edubey/text-summarizer 文本摘要技术简要概述： https://arxiv.org/abs/1707.02268v3 自然语言生成的现状调查

49730

【Keras教程】用Encoder-Decoder模型自动撰写文本摘要

解码器：解码器从编码器读取编码的输入序列并生成输出序列。...——指出要点：用指针-生成器器网络生成摘要，2017。（Get To ThePoint: Summarization with Pointer-Generator Networks, 2017.）...引用：在每个步骤t，解码器（单层单向LSTM）接收前一个词的嵌入（训练时，这是参考摘要的前一个词；在测试时，它是解码器发出的前一个词）——指出要点：用指针-生成器器网络生成摘要，2017。...例如，编码器可以被配置为以不同大小的块读取和编码源文档： 句子 段落 页 文档 同样地，解码器可以被配置为汇总每个块或者汇集编码的块并且输出更广泛的概要。...解码器读取最后生成的词的表示和嵌入，并使用这些输入生成输出摘要中的每个词。 ? 在Keras中的文本摘要生成模型 有一个问题： Keras不允许递归循环，模型的输出自动作为输入，输入到模型中。

3.1K50

滴滴KDD 2019 论文详解：基于深度学习自动生成客服对话

)，并基于要点序列生成和子摘要序列生成的交叉熵损失和强化学习损失函数进行联合训练。...通过指针机制，子摘要生成器可以拷贝原始对话中的部分信息，例如数字和电话号码等。...为了解决该问题，我们采用要点序列生成器的解码状态作为子摘要生成器的解码起始状态。基于多任务学习的设置，我们独立了考虑了要点序列生成和子摘要生成的损失。 ? 4....实验与结果 我们对比了一系列的基于深度神经网络的文本摘要方案，包括： 基于LSTM的Seq2seq的文本摘要模型[2] ； 基于LSTM+ Attention的文本摘要模型[3] ； 基于Transformer...的文本摘要模型[4] ； 基于Pointer-Generator的文本摘要模型[5] ； 以及基于Hierarchical Transformer的文本摘要模型。

68010

Cantor（领唱员）:厦门大学提出多模态思维链新架构

在更具挑战性的 MathVista 上，基于 Gemini 的 Cantor 准确率比原始 Gemini 提高了5.9%。目前，Cantor 已开源。...后者调用各种专家模块执行子任务，并汇总信息加以思考，生成最终答案。具体地，我们设计了四种专家模块： TextIntel Extract: 此模块会按要求针对性地提取图像中的文本。...它对于包含文本和图形元素混合的图像特别有用。 ObjectQuant Locator:此模块用于识别并定位图像中的对象。它在比较数量和识别空间关系等方面有优势。...决策生成：让MLLM或LLM扮演决策生成器，充当决策大脑，先对问题进行分析，并结合各专家模块特点，分配子任务，并给出分配理由。 例如要比较两瓶溶液的温度大小。...汇总执行：在这个阶段Cantor汇总子任务和子答案的信息，并结合基本原理，生成最终答案。

8610

文本摘要生成 - 基于注意力的序列到序列模型

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”....本文完整源码 以及论文链接获取方式： 关注微信公众号 datayx 然后回复 摘要生成 即可获取。...摘要生成算法主要分为抽取型(Extraction-based)和概括型(Abstraction-based)两类....传统的摘要生成系统大部分都是抽取型的, 这类方法从给定的文章中, 抽取关键的句子或者短语, 并重新拼接成一小段摘要, 而不对原本的内容做创造性的修改....这类抽取型算法工程上已经有很多开源的解决办法了, 例如Github上的项目sumy, pytextrank, textteaser等.

1.1K20

【AIGC】基于大语言模型构建PDF文档解析服务，生成内容总结，文档摘要

构建聊天界面以汇总文本和 PDF，我们可以快速利用我们的 python 知识来实现和部署文本摘要聊天机器人，使用预训练的 AI 模型和前端框架 gradio。...history.append((message["text"], None)) return history, gr.MultimodalTextbox(value=None, interactive=False)返回...bot(history)正如你所看到的，我们检查历史中最后一个元组的第一个元素（history-1）是否是一个元组：如果它是一个元组，我们将所有 pdf 合并到其中，将它们转换为字符串，并将文本通过管道传递到摘要器...，作为输出，返回一个文本，其中包含原始文档中少于 50% 但超过 5% 的单词如果是文本字符串，我们直接汇总该字符串。...小结本节我们学习了基于AI对PDF文件学习汇总，希望对初学者有所帮助。小编是一名热爱人工智能的专栏作者，致力于分享人工智能领域的最新知识、技术和趋势。

13910

IJCAI 2018 | 北京大学提出新型分层式端到端模型，整合文本摘要和情感分类

文本摘要和情感分类是自然语言处理领域内的两大重要任务。文本摘要的目的是生成带有原始文本的要点的摘要。...此外，文本摘要还能标记出重要和有信息的词，并移除对预测情感有害的冗余和误导性信息。...这种情感分类能为文本摘要提供更为重要的监督信号并引导摘要组件获取源文本的情感倾向，这能提升短文本和源文本之间的一致性。 我们在亚马逊在线评论数据集上评估了我们提出的模型。...摘要解码器是一个单向的 LSTM，它通过查询上下文记忆使用注意机制依次生成一个摘要向量和一个情感向量。然后一个词生成器会使用其中的摘要向量来生成摘要。...基于这一思想，我们提出了一种分层式端到端模型，可用于联合学习文本摘要和情感分类，其中情感分类标签被当作文本摘要输出的更进一步「摘要」。因此，情感分类层被放置在文本摘要层之上，并衍生出了一种分层式结构。

42260

学界 | 用生成对抗网络解决NLP问题：谷歌大脑提出MaskGAN

这导致了 RNN 中无法预测的动态隐藏状态。...生成对抗网络（GAN）（Goodfellow 等人, 2014）是一个在对抗设置下训练生成模型的框架，对抗分为两部分：生成图像并试图愚弄判别器的生成器（generator）和通过训练鉴别真实图像和合成图像的判别器...在这个任务中，一部分文本被删除或编辑。这个模型的目的是随后填充文本中缺失的部分，使其无法与原始数据相区分。...文本填充任务自然地考虑到了这个问题，因为判别器会评估每个字符并因此向生成器提供一个细粒度的监督信号。...这些模型通过序列抽样词语生成文本（抽样分布将前一个词语作为条件），并且对于几种机器翻译和摘要总结的基准是最先进的模型。这些基准通常通过验证复杂度定义，尽管这不是直接对生成文本质量的衡量。

99360

OpenAI手把手官方教学：如何用GPT-4创建会议纪要生成AI

这里我们要分享的是 OpenAI 的一份官方文档，其中详细介绍了使用其语音识别模型 Whisper 和大型语言模型 GPT-4 创建会议纪要生成器的全流程。...其返回的结果是原始文本形式。需要着重指出，openai.Audio.transcribe 函数需要传入实际的音频文件，而不仅仅是本地或远程服务器上文件的路径。...GPT-4 是 OpenAI 推出的当前最佳的大型语言模型，将被用于生成摘要、提取要点和行动项目并执行情感分析。 对于我们想要 GPT-4 执行的每一项不同任务，本教程会使用不同的函数。...下面要介绍的是每个函数的工作方式： 摘要提取 abstract_summary_extraction 函数的功能是将转录文本总结成一段简洁的摘要，目的是保留最重要的要点，同时避免不必要的细节或离题内容。...要实现这个导出过程，可以定义一个将原始文本转换成 Word 文档的函数 save_as_docx。

94720

深度学习进阶篇-预训练模型4：RoBERTa、SpanBERT、KBERT、ALBERT、ELECTRA算法原理模型结构应用场景区别等详解

Knowledge Noise (KN)：向原始的文本中引入太多知识有可能会造成歪曲原始文本的语义。...5.ELECTRA掩码语言模型(masked langauge model, MLM)，类似BERT通过预训练方法使用MASK来替换文本中一些字符，破坏了文本的原始输入，然后训练模型来重建原始文本。...，输出改写过的句子，因为句子的字词是离散的，所以梯度无法反向传播，判别器的梯度无法传给生成器，于是生成器的目标还是MLM，判别器的目标是序列标注（判断每个字符是真是假），两者同时训练，但是判别器的梯度不会传给生成器...生成器尽可能欺骗判别器，判别器尽量区分真假图片 反向传播 梯度无法从D传到G 梯度可以从D传到G 特殊情况 生成出了真实文本，则标记为正例 生成的都是负例（假图片） 5.1.2...但还有一个问题，就是新的生成器无法用梯度上升更新生成器，于是作者使用强化学习Policy Gradient思想，最终优化下来生成器在MLM 任务上可以达到54%的准确率，而之前MLE优化下可达到65%。

83600

普通用户玩不起的GPT-3 API，已在300多个应用中部署了

在具体实现上，用户输入短语或句子等文本提示，GPT-3 会返回可以看懂的自然语言文本补全。开发者通过向 GPT-3 展示少数示例或提示，即可对它进行「编程」。...Viable 通过使用 GPT-3 来帮助行业内公司更好地了解他们的客户，并以易于理解的摘要形式从客户反馈中提供有用的信息。...然后再从汇总反馈中提取见解，并在几秒钟之内提供摘要。例如： 问：什么会让用户存在不满意的结账体验？ 答：客户对结账流程感到不满，因为等待时间过长。客户还希望在结账时能够编辑地址，并保存多种支付方式。...Viable 的 CEO Daniel Erickson 说：GPT-3 从自然语言中识别主题并生成摘要的能力使得 Viable 让行业内公司的营销团队更好地了解客户需求，提升客户体验。...此外，开发团队开发和部署了内容过滤器，用来分类安全、敏感或危险文本； 提示库（prompt library）：针对数十个用例提供启动提示（starter prompt）设计样板，如表格生成器、语言校正器以及机场代码提取器等

65110
点击加载更多

扫码

添加站长 进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

扫码加入开发者社群

相关资讯

热门标签

更多标签

活动推荐

    运营活动

    活动名称
    广告关闭

    腾讯云开发者

    扫码关注腾讯云开发者

    扫码关注腾讯云开发者

    领取腾讯云代金券

    热门产品

    热门推荐

    更多推荐

    Copyright © 2013 - 2024 Tencent Cloud. All Rights Reserved. 腾讯云 版权所有

    深圳市腾讯计算机系统有限公司 ICP备案/许可证号：粤B2-20090059 深公网安备号 44030502008569

    腾讯云计算（北京）有限责任公司 京ICP证150476号 | 京ICP备11018762号 | 京公网安备号11010802020287

    领券