预训练文本摘要研究综述

张紫芸; 王文发; 马乐荣; 丁苍峰

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大数据时代,如何缓减信息过载问题,是人工智能领域研究的热点和难点之一。其中,文本“降维”的摘要生成便是其中一个重要的方法,旨在将文本或文本集合转换为包含关键信息的简短摘要。近年来预训练语言模型提高了许多自然语言处理任务的性能,包括文本摘要、情感分析、问答、自然语言推理、命名实体识别和文本相似性等。梳理近几年基于预训练的文本摘要方法,并对文本摘要的数据集以及评价方法进行了整理,最后讨论了文本摘要面临的挑战与发展趋势。

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来源
《延安大学学报（自然科学版）》 |2022年第1期|98-104|共7页
作者
张紫芸; 王文发; 马乐荣; 丁苍峰;
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作者单位

延安大学数学与计算机科学学院;

延安市红色文化大数据智能信息处理重点实验室;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类计算技术、计算机技术;
关键词
预训练模型; 文本摘要; 数据集; 评价指标;

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