Публикации по теме text-summarization

Публикации по теме 'text-summarization'

ОЦЕНКА РУЖИ

ROUGE (Recall-Oriented Understudy for Gisting Evaluation) — популярный показатель оценки, используемый в НЛП, особенно в области суммирования текста. Он измеряет сходство между сгенерированной сводкой и справочной сводкой. В контексте суммирования ROUGE рассчитывается как основанная на воспоминании F-мера между сгенерированной сводкой и эталонной сводкой. F-мера на основе отзыва определяется как: ROUGE = (2 * точность * полнота) / (точность + полнота) Где точность — это доля..

Как узнать больше за меньшее время с помощью обработки естественного языка (часть 1)

И как создать свой собственный извлекающий текстовый сумматор Представьте, что вам дали задание из школы или с работы, которое включает в себя БОЛЬШОЕ исследование. Вы тратите всю ночь на измельчение, чтобы получить знания, необходимые для получения высококачественного конечного продукта. А теперь представьте, что вам дали точно такое же задание, и вы закончили с таким же высококачественным результатом, за исключением того, что на этот раз вы закончили с большим количеством..

Преодоление ограничений входной длины трансформаторов

Мысли и теория Преодоление ограничений на входную длину трансформаторов Экстрактивный подход к обучению длинных документов Верные своему названию, трансформеры [1] действительно изменили область НЛП за последние несколько лет, в основном благодаря своим возможностям распараллеливания, позволяющим использовать большие предварительно обученные модели, такие как BERT [2 ] . Хотя BERT и его производные продемонстрировали самые современные результаты в большинстве областей NLP,..

Что такое суммирование текста в НЛП?

Вы когда-нибудь думали, что хотите прочитать не полный текст, а только краткое содержание? Я думал об этом много раз. Концепция суммирования текста помогает в этом. Определение Согласно Берри М.В. и соавт. реферирование текста — это процесс извлечения наиболее важной информации из текста для создания сокращенной версии для конкретной задачи и пользователя. Очень важно, чтобы правильное и полезное резюме было беглым, непрерывным и отображало важное. Почему автоматическое..

Обобщение новостной статьи за 2 минуты с помощью трансформатора Т5

Подробное пошаговое руководство по коду Введение: Этот блог строго ограничивает пошаговое руководство по коду для создания сводки с использованием преобразователя передачи текста в текст (T-5). Если вам, ребята, интересно, как работает Т-5 и как он был предварительно обучен и настроен для последующих задач НЛП, просмотрите следующий блог. Подводя итоги DL -2: T5- Text To Text Transfer Transformer Краткий обзор Google T5 transformer medium.com..

Как создавать эффективные текстовые резюме с помощью Python: пошаговое руководство

Обобщение текста — это процесс автоматического создания более короткой версии текстового документа с сохранением самой важной информации. Обобщение текста может быть полезно для быстрого понимания и обработки больших объемов текстовых данных. Существует два основных типа обобщения текста: извлекающий и абстрактный . При экстрактивном обобщении резюме создается путем выбора наиболее важных предложений или фраз из исходного текста. При абстрактном обобщении резюме создается путем..

Резюмирование абстрактного текста с помощью НЛП

Мы читали книги, газеты, статьи, электронные письма и журналы каждый день. Вы сейчас читаете статью. Нельзя отрицать, что текст во всех формах играет огромную роль в нашей жизни. Однако почти весь прочитанный текст излишне растянут. Этот абзац, Я недавно был в вашей компании, и мне было противно качество вашей травы. Как только я подошел к вашему дому, я заметил, что трава желтая. И коричневый. Повсюду росли сорняки, одни части заросли, другие слишком коротко подстрижены. Я не..