基于BERT的抽取式文本摘要与Flask部署实践

在近年来，自然语言处理（NLP）领域得到了飞速的发展，其中BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）模型作为一项重要的技术突破，为多种NLP任务提供了新的解决方案。本项目《Extractive Text Summerization Using Bert》就是在这样的背景下产生的，旨在利用BERT模型对文本进行提取式摘要。 项目概述： 该项目是大学课程《神经网络和深度学习》（CIE 555）的最终项目。学生们通过处理wikihow数据集，应用了多种数据预处理技术，如删除停用词、无关内容、以及词形还原（lemmetization），使得数据适配于预训练模型的输入格式。通过这些预处理步骤，数据得以清理和优化，确保模型能够更好地学习和提取特征。 项目中采用了BERT预训练模型进行提取式文本摘要。提取式文本摘要（Extractive Text Summarization）是一种方法，它通过选择原文中的关键句子或短语来形成摘要，而不生成原文中不存在的新句子。这种方法相对于生成式摘要（Generative Text Summarization）而言，易于实现且准确性较高。 为了评估BERT模型的性能，项目中引入了Rouge评估指标，这是一种常用的文本摘要质量评估方法，主要通过计算模型输出摘要与一组参考摘要之间的重叠程度来评估模型的准确性。Rouge-1、Rouge-2等指标分别计算单个单词和双词序列的重叠度，以此来衡量模型性能。通过与最新的技术进行比较，研究者能够评估BERT模型在文本摘要任务中的竞争力。 技术细节： 在模型部署方面，项目采用了轻量级的Flask框架作为后端服务器。Flask是一个用Python编写的轻量级Web应用框架，它为Web应用提供了基础的模板和接口，使得开发者能够快速构建Web应用。利用Flask框架，项目能够将模型封装为Web服务，供用户通过HTTP请求调用，从而实现模型的在线访问。 此外，为了能够将模型部署到不同的环境和平台，项目还使用了Docker容器化技术。Docker能够将应用及其依赖打包到一个可移植的容器中，然后可以将这个容器部署到任何安装了Docker引擎的机器上。通过这种方式，模型的部署和运维变得更加简单，同时保证了不同环境下的运行一致性。 文件名称列表中提到了"Extractive_Text_Summerization_Using_Bert-master"，表明项目文件是项目的主分支或主版本，这通常意味着代码仓库中包含了项目的主要功能和更新。在实际开发中，使用这样的命名方式有助于维护项目版本，确保开发人员能够获取到最新的代码。 总结： 《Extractive Text Summerization Using Bert》项目通过结合BERT模型、数据预处理技术、Rouge评估指标、Flask框架以及Docker技术，提供了一个从数据清洗到模型部署的完整流程。该项目不仅展示了BERT模型在提取式文本摘要任务中的应用潜力，也体现了端到端开发流程的重要性，即从模型开发、评估、优化到最终部署的全过程。随着NLP领域技术的不断发展，类似项目将为我们提供宝贵的经验和实践指南。