使用BERT微调进行抽取式文本摘要
需积分: 1 89 浏览量
更新于2024-08-05
1
收藏 113KB DOCX 举报
"这篇文档是关于如何利用BERT进行抽取式文本摘要的中文翻译。作者指出,BERT这种预训练的Transformer模型在NLP任务上表现出色,尤其在CNN/Dailymail数据集上,通过微调BERT(BertSum)可以在Rouge-L分数上超过先前的最佳系统1.65分。文章主要关注抽取式摘要,探讨了其与抽象式摘要的区别,并认为BERT的预训练和复杂特征学习能力有助于提升抽取摘要的效果。论文中,作者设计了不同BERT变体,并在CNN/Dailymail和NYT数据集上进行了实验,证明了带有inter-sentence Transformer层的扁平化架构能取得最佳结果。"
正文:
抽取式文本摘要是一项关键的自然语言处理任务,旨在生成一个简短的文档版本,其中包含原始文档的重要信息。这项任务在新闻聚合、信息检索、问答系统等领域有着广泛应用。根据生成方式,摘要可分为抽象式和抽取式两种。抽象式摘要通过创造新的表达来概括信息,而抽取式摘要则直接选取原文中的关键片段。
BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)是Google提出的预训练语言模型,它的出现极大地推动了NLP领域的进步。BERT模型通过在大规模无标注文本上进行预训练,学习到丰富的语言结构和上下文信息。在《Fine-tune BERT for Extractive Summarization》中,作者提出了将BERT应用于抽取式摘要的方法。他们注意到,尽管已有多种神经网络模型尝试解决这一问题,但改进空间已变得有限,尤其是在常用的Rouge自动评价指标上。
为适应抽取式摘要任务,作者对BERT的输入序列和嵌入进行了调整。因为BERT原本设计为处理两个句子的输入,而抽取式摘要涉及多个句子的评估,所以他们在每个句子前后添加了特殊标记[CLS]和[SEP]。这样做使得BERT能够对每个句子生成独立的表示,从而判断其是否应包含在摘要中。
在实验部分,作者使用CNN/Dailymail和New York Times (NYT)数据集对多种BERT变体进行了训练和测试。他们发现,带有inter-sentence Transformer层的模型结构在保持句子间关系的同时,能够更有效地捕捉和整合信息,从而在抽取式摘要任务中取得了最佳性能。
这篇论文揭示了BERT在抽取式文本摘要中的潜力,通过微调和适当架构的调整,BERT可以超越传统模型,提供更准确的摘要生成。这种方法对于信息过载的时代尤为重要,因为它可以帮助用户快速理解和提炼大量文本内容的关键点。未来的研究可能会继续探索更高效的方法,以提升BERT在其他NLP任务中的性能。
2021-05-03 上传
2022-08-07 上传
2023-05-19 上传
2021-07-22 上传
2023-08-28 上传
2022-12-16 上传
2024-01-06 上传
2013-05-14 上传
victor5027
- 粉丝: 4
- 资源: 4
最新资源
- 单片机串口通信仿真与代码实现详解
- LVGL GUI-Guider工具:设计并仿真LVGL界面
- Unity3D魔幻风格游戏UI界面与按钮图标素材详解
- MFC VC++实现串口温度数据显示源代码分析
- JEE培训项目:jee-todolist深度解析
- 74LS138译码器在单片机应用中的实现方法
- Android平台的动物象棋游戏应用开发
- C++系统测试项目:毕业设计与课程实践指南
- WZYAVPlayer:一个适用于iOS的视频播放控件
- ASP实现校园学生信息在线管理系统设计与实践
- 使用node-webkit和AngularJS打造跨平台桌面应用
- C#实现递归绘制圆形的探索
- C++语言项目开发:烟花效果动画实现
- 高效子网掩码计算器:网络工具中的必备应用
- 用Django构建个人博客网站的学习之旅
- SpringBoot微服务搭建与Spring Cloud实践