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  • Transformer Attention机制中的Query、Key和Value_注意力 . . .
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  • 如何理解注意机制中经常提到的键、查询和值 - CSDN博客
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    文本摘要的常见问题和解决方法概述，以及使用Hugging Face Transformers库构建基于新浪微博数据集的文本摘要示例。 文本摘要旨在将文本或文本集合转换为包含关键信息的简短文本。 主流方法有两种类型，抽取式和生成式。 常见问题：抽取式摘要的内容选择错误、语句连贯性差、灵活性差。 生成式摘要受未登录词、词语重复等问题影响。 文本摘要的分类有很多，比如单文档多文档摘要、多语言摘要、论文生成（摘要、介绍、重点陈述等每个章节的生成）、医学报告生成、情感类摘要（观点、感受、评价等的摘要）、对话摘要等。 主流解决方法主要是基于深度学习、强化学习、迁移学习等方法，有大量的相关论文可以解读和研究。 抽取式的代表方法有TextRank、BertSum [1]，从原文中抽取出字词组合成新的摘要。
  • 注意力中的查询、键、值表示
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    本文介绍了如何利用seq2seq来建立一个文本摘要模型，以及其中的注意力机制。 并利用Keras搭建编写了一个完整的模型代码。 “我不想要完整的报告，只需给我一个结果摘要”。 我发现自己经常处于这种状况——无论是在大学还是在职场中。 我们准备了一份综合全面的报告，但教师 主管却仅仅有时间阅读摘要。 听起来很熟悉？ 好吧，我决定对此采取一些措施。 手动将报告转换为摘要太耗费时间了，对吧？ 那我可以依靠自然语言处理（NLP）技术来帮忙吗？ 这就是使用深度学习的文本摘要真正帮助我的地方。 它解决了以前一直困扰着我的问题——现在我们的模型可以理解整个文本的上下文。 对于所有需要把文档快速摘要的人来说，这个梦想已成现实！ 我们使用深度学习完成的文本摘要结果如何呢？ 非常出色。
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