实验24 文本生成.pptxVIP

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2025-10-13 发布于四川
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实验24 文本生成.pptx

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文本生成实验二十四

课程学习目标了解文本生成概念。熟悉本分生成任务相关应用。掌握基于预训练模型的文本生成方法。

文本生成简述文本生成是指利用自然语言处理技术，通过对大量文本数据的学习和理解，以及对语言规律的掌握，自动生成符合语法和语义要求的文本内容。文本生成还有很重要的应用价值，如自动撰写新闻、短篇小说、广告等文本内容，减轻人工撰写负担；帮助内容生成平台、社交媒体等实现更高效、更自然的文本内容生成。

文本生成的任务

文本生成方法基于规则的文本生成方法基于统计的文本生成方法基于预训练模型的文本生成方法

基于预训练模型的文本生成方法实现文本生成任务的预训练模型通常是指使用预先训练好的语言模型，如GPT-3、GPT-2（GenerativePre-trainedTransformer）或BERT（BidirectionalEncoderRepresentationsfromTransformers）。这些模型在大规模文本数据上进行了预训练，学到了丰富的语言表示和语法结构，可以用于各种自然语言处理任务，包括文本生成。

采用预训练模型文本生成一般步骤

例24.1使用HuggingFaceTransformers库中的GPT-2模型进行文本生成。

例24.2使用facebook/bart-large-cnn模型在CNNDailyMail数据集上进行摘要生成在开始之前，请确保已安装transformers和datasets库。如果还没有安装，可以通过以下命令进行安装。然后,在代码中使用以下方式加载数据集。

例24.2使用facebook/bart-large-cnn模型在CNNDailyMail数据集上进行摘要生成

本节实验作业创建一个自定义的文本生成任务，并使用pipeline进行模型推理。你可以选择一个你感兴趣的主题，然后编写一段简短的描述，让模型继续生成下文，输出生成的文本。具体操作请查看视频教程