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文本摘要：Transformers在文本摘要中的应用：12.生成式

摘要与Transformers

1文本摘要的重要性

在信息爆炸的时代，文本摘要技术变得尤为重要。它能够从大量的文本数

据中提取关键信息，帮助用户快速理解文本的主要内容，节省时间，提高效率。

文本摘要广泛应用于新闻、学术论文、社交媒体、电子邮件等领域，是自然语

言处理（NLP）中的一个关键任务。

1.1抽取式摘要

抽取式摘要（ExtractiveSummarization）是一种基于文本中已有的句子或短

语来生成摘要的方法。它通过算法评估文本中每个句子的重要性，然后选择最

能代表文本主题的句子组合成摘要。这种方法的优点是生成的摘要与原文高度

一致，易于理解和验证，但缺点是可能无法捕捉到文本的深层含义或隐含信息。

1.1.1示例

假设我们有以下文本：

文本：在2023年的NLP会议上，研究人员展示了必威体育精装版的自然语言处理技术。这些技术在

文本摘要、情感分析和机器翻译方面取得了显著的进展。会议还讨论了NLP在医疗和法律

领域的应用。

抽取式摘要可能选择以下句子作为摘要：

摘要：在2023年的NLP会议上，研究人员展示了必威体育精装版的自然语言处理技术。这些技术在

文本摘要、情感分析和机器翻译方面取得了显著的进展。

1.2生成式摘要

生成式摘要（AbstractiveSummarization）则是一种创造性的方法，它不依

赖于原文的句子，而是通过理解文本的含义，重新生成新的句子来表达文本的

核心内容。这种方法能够生成更简洁、更具有概括性的摘要，但对模型的理解

能力和生成能力要求较高。

1.2.1示例

使用相同的文本：

文本：在2023年的NLP会议上，研究人员展示了必威体育精装版的自然语言处理技术。这些技术在

文本摘要、情感分析和机器翻译方面取得了显著的进展。会议还讨论了NLP在医疗和法律

领域的应用。

生成式摘要可能生成以下摘要：

1

摘要：2023年NLP会议展示了技术在文本摘要、情感分析、机器翻译及医疗、法律领域的

进展。

2生成式摘要与Transformers

Transformers模型，尤其是BERT、T5和BART等预训练模型，因其强大的

语言理解和生成能力，在生成式摘要任务中表现出色。这些模型通过自注意力

机制（Self-AttentionMechanism）能够处理长文本序列，捕捉文本中的长距离依

赖关系，从而生成高质量的摘要。

2.1Transformer模型在生成式摘要中的应用

2.1.1BERT

BERT（BidirectionalEncoderRepresentationsfromTransformers）模型最初是

为语言理解任务设计的，但通过微调，也可以用于生成式摘要。BERT通过双向

编码器来捕捉上下文信息，为每个单词生成深度的语义表示，这为摘要生成提

供了丰富的语义基础。

示例代码

fromtransformersimportBertTokenizer,BertForConditionalGeneration

tokenizer=BertTokenizer.from_pretrained(bert-base-uncased)

model=BertForConditionalGeneration.from_pretrained(bert-base-uncased)

text=在2023年的NLP会议上，研究人员展示了必威体育精装版的自然语言处理技术。这些技术在

文本摘要、情感分析和机器翻译方面取得了显著的进展。会议还讨论了NLP在医疗和法律

领域的应用。

input_ids=tokenizer.encode(text,return_tensors=pt)

summary_ids=model.generate(input_ids,max_length=100,num_beams=4,early_stopping=True)

summary=tokenizer.decode(summary_ids[0],skip_special_tokens=True)

print(summary)

2.1.2T5

T5（Text-to-TextTransferTransformer）模型是一个端到端的预训练模型，它

将所有NLP任务视为文本到文本的转换问题，这使得T5在摘要生成