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文本摘要：Transformers在文本摘要中的应用：9.构建文本

摘要数据集

1文本摘要：Transformers在文本摘要中的应用

1.1理解文本摘要任务

1.1.11文本摘要的类型

文本摘要可以分为两大类：抽取式摘要和生成式摘要。

抽取式摘要：从原始文本中直接抽取关键句子或片段，组合成摘

要。这种方法基于统计或机器学习模型，识别文本中最重要的信息。例

如，使用TF-IDF算法来确定句子的重要性，然后选择得分最高的句子作

为摘要。

生成式摘要：通过理解原始文本的含义，生成新的句子来概括文

本。这种方法通常使用深度学习模型，如RNN或Transformer，来生成与

原文不同的新句子。例如，使用Transformer模型，可以生成一个简洁且

信息丰富的摘要，即使原文中没有完全相同的句子。

1.1.22文本摘要的应用场景

文本摘要在多个领域都有广泛的应用，包括但不限于：

新闻摘要：自动为长篇新闻文章生成摘要，帮助读者快速了解新

闻要点。

学术文献摘要：为学术论文生成摘要，便于研究人员快速筛选和

理解大量文献。

社交媒体：在社交媒体平台上，为长篇帖子或评论生成摘要，提

高信息的传播效率。

法律文件：为复杂的法律文件生成摘要，帮助律师和法官快速掌

握文件的核心内容。

客户服务：在客户服务中，为客户的长篇反馈或投诉生成摘要，

提高处理效率。

1.2示例：使用Transformer进行生成式摘要

1.2.1数据准备

假设我们有一个新闻文章数据集，每篇文章包含标题和正文。我们将使用

这些数据来训练一个生成式摘要模型。

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#导入必要的库

importpandasaspd

fromsklearn.model_selectionimporttrain_test_split

#读取数据

data=pd.read_csv(news_articles.csv)

#分割数据集

train_data,test_data=train_test_split(data,test_size=0.2,random_state=42)

#保存分割后的数据

train_data.to_csv(train_data.csv,index=False)

test_data.to_csv(test_data.csv,index=False)

1.2.2模型训练

使用HuggingFace的transformers库中的T5模型进行摘要生成。

fromtransformersimportT5Tokenizer,T5ForConditionalGeneration,Trainer,TrainingArguments

#初始化模型和分词器

model=T5ForConditionalGeneration.from_pretrained(t5-small)

tokenizer=T5Tokenizer.from_pretrained(t5-small)

#准备训练数据

defprepare_data(data):

inputs=tokenizer(data[body].tolist(),return_tensors=pt,padding=True,truncation=True)

outputs=tokenizer(data[title].tolist(),return_tensors=pt,padding=True,truncation=True)

return{input_ids:inputs[input_ids],attention_mask:inputs[attention_mask],

labels:outputs[input_ids]}

#训练参数

training_args=TrainingArguments(

output_dir=./results,

num_train_epochs=3,

per_device_train_batch_s