本文介绍了深度神经网络在自动文本摘要任务中的研究进展。首先介绍了自动文本摘要任务的基本概念，然后详细阐述了基于深度神经网络的自动文本摘要方法，包括基于抽取式摘要和基于生成式摘要的方法。最后，文章对自动文本摘要方法的未来发展方向进行了探讨。
随着近几年文本信息的爆发式增长，人们每天能接触到海量的文本信息，如新闻、博客、聊天、报告、论文、微博等。从大量文本信息中提取重要的内容，已成为我们的一个迫切需求，而自动文本摘要（automatic text summarization）则提供了一个高效的解决方案。 根据Radev的定义[3]，摘要是“一段从一份或多份文本中提取出来的文字，它包含了原文本中的重要信息，其长度不超过或远少于原文本的一半”。自动文本摘要旨在通过机器自动输出简洁、流畅、保留关键信息的摘要。 自动文本摘要有非常多的应用场景，如自动报
| 导语 随着近几年文本信息的爆发式增长，人们每天能接触到海量的文本信息，如新闻、博客、聊天、报告、论文、微博等。从大量文本信息中提取重要的内容，已成为我们的一个迫切需求，而自动文本摘要（automatic text summarization）则提供了一个高效的解决方案。
多模态数字内容生成，泛指利用AI生成技术生成图像、视频、语音、文本、音乐等内容的合成技术。自然语言处理领域的GPT-3和计算机视觉领域的Deepfake让多模态数字内容生成，成为AI领域最受关注的技术方向之一。生成式AI也是2020首次进入Gartner技术成熟度曲线，跟踪其成熟度和未来潜力。在京东，多模态内容生成有非常多且有趣的应用场景：基于图像生成的虚拟试衣、AI音乐生成、商品营销文案生成、AI写诗、风格化AI书法生成、文本与图像的相互生成等等。
选自arXiv 作者：Li Wang、Junlin Yao、Yunzhe Tao、Li Zhong、Wei Liu、Qiang Du 机器之心编译 参与：Panda 让机器能根据文章的主题思想生成人类能够读懂的文本摘要是一个重要的 NLP 研究问题。腾讯知文团队、苏黎世联邦理工学院、哥伦比亚大学和腾讯 AI Lab 的研究者针对这一任务提出了一种引入主题模型和强化学习方法的卷积神经网络方法。该论文已被 IJCAI 2018 接收，机器之心在此进行了摘要介绍。 自动文本摘要在很多不同的自然语言处理（NLP）
文章来源：机器之心。 让机器能根据文章的主题思想生成人类能够读懂的文本摘要是一个重要的 NLP 研究问题。腾讯知文团队、苏黎世联邦理工学院、哥伦比亚大学和腾讯 AI Lab 的研究者针对这一任务提出了
TextRank 算法是一种用于文本的基于图的排序算法，通过把文本分割成若干组成单元（句子），构建节点连接图，用句子之间的相似度作为边的权重，通过循环迭代计算句子的TextRank值，最后抽取排名高的句子组合成文本摘要。本文介绍了抽取型文本摘要算法TextRank，并使用Python实现TextRank算法在多篇单领域文本数据中抽取句子组成摘要的应用。
利用计算机将大量的文本进行处理，产生简洁、精炼内容的过程就是文本摘要，人们可通过阅读摘要来把握文本主要内容，这不仅大大节省时间，更提高阅读效率。但人工摘要耗时又耗力，已不能满足日益增长的信息需求，因此借助计算机进行文本处理的自动文摘应运而生。近年来，自动摘要、信息检索、信息过滤、机器识别、等研究已成为了人们关注的热点。
你是否曾将一篇冗长的文档归纳为一个小的段落？你用了多长时间呢？手动归纳总结耗费时间、枯燥乏味。文本自动摘要可以克服此类难题，帮你轻松归纳出一篇文章的中心思想。
当我们点开某个网站或某个新闻APP的时候，经常能看到这样的题目：“14亿人都不知道的真相，历史的血泪……”、“删前速看！XXX视频流出”等，可是当我们点进去的时候，往往会发现，都是标题党，文章和内容完全不符合！ 如果这时候有一种工具能先替我们阅读新闻，再提炼出关键内容，那么我们肯定不会再受到标题党的影响，这对我们的生活无疑会有非常大的便利。而这需要的就是“文本摘要自动生成”技术！ 文本摘要充斥着我们生活的方方面面，往小了说，新闻关键词的提炼是文本摘要；往宽泛看，文本摘要也可以应用在像Google、百度等搜索
作者：Abigail See 机器之心编译 参与：Nurhachu Null 这篇博文是斯坦福大学计算机科学在读博士 Abigail See 对最近自己和其他研究者们共同发表的论文《Get To The Point: Summarization with Pointer-Generator Networks》的解读，这篇论文即将出现在今年 7 月底在温哥华举行的 ACL 2017 大会上。相关工作的源代码将在近期发布。 如果我们有时间去读，互联网时代已经让数十亿用户对无法预计的大量信息触手可及。尽管我们的生
本案例适合作为大数据专业自然语言处理课程的配套教学案例。通过本案例，能够达到以下教学效果：
【新智元导读】本次谷歌开源的TensorFlow主要用于文本中的信息提取，并生成摘要，尤其擅长长文本处理，这对自动处理海量信息十分有用。这一模型当下最典型的例子是新闻报道标题自动生成。这对机器学习能力至关重要，可以想想为什么中外的大学入学考试中阅读理解这道题都占了很大分值。 (文/ 谷歌大脑软件工程师 Peter Liu) 每天，人们都依靠大量的信息源，来获取信息，从新闻报道到社交媒体帖子再到搜索结果。能够针对长文本自动生成精确摘要的机器学习模型对于以压缩形式处理大量信息是非常有用的，这也是谷歌大脑（Go
2 NLP入门：CNN,RNN应用文本分类，个性化搜索，苹果和乔布斯关系抽取(2)
在这篇论文中，滴滴基于辅助要点序列提出了Leader-Writer网络来帮助解决客服工单摘要生成问题，能让客服工单摘要的自动化生成更具完整性、逻辑性与正确性。
基于机器学习的自动文本摘要工具，将一键解放你的双手，化身抓重点小能手，为你捕捉关键，排除冗余。
博客文章的模型有一个 excerpt 字段，这个字段用于存储文章的摘要。目前为止，还只能在 django admin 后台手动为文章输入摘要。每次手动输入摘要比较麻烦，对有些文章来说，只要摘取正文的前 N 个字符作为摘要，以便提供文章预览就可以了。因此我们来实现如果文章没有输入摘要，则自动摘取正文的前 N 个字符作为摘要，这有两种实现方法。
选自MetaMind 作者：Romain Paulus、Caiming Xiong、Richard Socher 机器之心编译 参与：Jane W、Cindy、吴攀 去年四月被 Salesforce 收购的 MetaMind 仍然在继续进行自然语言领域的前沿研究。近日，其研究博客发布了一篇文章，详细介绍了一种用于文本摘要提取的深度强化模型（deep reinforced model），机器之心对这篇博客进行编译介绍，并在文后附带了相关的研究论文摘要。论文链接：https://arxiv.org/abs/17
自然语言处理领域正在从统计方法转变为神经网络方法。 自然语言中仍有许多具有挑战性的问题需要解决。然而，深度学习方法在一些特定的语言问题上取得了最新的成果。这不仅仅是深度学习模型在基准问题上的表现，基准问题也是最有趣的；事实上，一个单一的模型可以学习词义和执行语言任务，从而消除了对专业手工制作方法渠道的需要。 在这篇文章中，你会发现7个有趣的自然语言处理任务，也会了解深度学习方法取得的一些进展。 文本分类 语言建模 语音识别 字幕生成 机器翻译 文档摘要 问答（Q&A） 我试图专注于你可能感兴趣的各种类型的终
博客文章的模型有一个 excerpt 字段，这个字段用于存储文章的摘要。目前为止，还只能在 Django Admin 后台手动为文章输入摘要。每次手动输入摘要比较麻烦，对有些文章来说，只要摘取正文的前 N 个字符作为摘要，以便提供文章预览就可以了。因此我们来实现如果文章没有输入摘要，则自动摘取正文的前 N 个字符作为摘要，这有两种实现方法。 复写 save 方法 第一种方法是通过复写模型的 save 方法，从正文字段摘取前 N 个字符保存到摘要字段。回顾一下我们的博客文章模型代码： blog/models.
本文主要内容：介绍Pointer-Generator-Network在文本摘要任务中的背景，模型架构与原理、在中英文数据集上实战效果与评估，最后得出结论。参考的《Get To The Point: Summarization with Pointer-Generator Networks》以及多篇博客均在文末给出连接，文中使用数据集已上传百度网盘，代码已传至GitHub，读者可以在文中找到相应连接，实际操作过程中确实遇到很多坑，并未在文中一一指明，有兴趣的读者可以留言一起交流。由于水平有限，请读者多多指正。
知识经济的来临,知识管理在社会经济中的重要性也随之增加。文本分析的知识管理应用不仅包括企业单位，还包括一些科研管理部门，教育机构。企业在进行知识管理方面时，侧重面可能是企业客户，企业产品优化和市场方向优化方向。科研管理部门和教育机构的侧重点是科研相关结果的整理。文本分析平台的应用能够帮助企业和教育机构完善现有知识管理模式。
文本分析现在已经能够在多个行业实现应用，今天灵玖软件从收集产品回馈方面来讲一下文本分析的作用。
科学技术的快速发展伴随着同行评审科学出版物的指数级增长。与此同时，论文的评审是一个耗时耗力的过程，必须由相应领域的专家来完成。这样一来，为不断增长的论文提供高质量的评审成为一大挑战。那么，有没有可能自动生成论文评审呢？
文本摘要是自然语言处理（NLP）的一个重要分支，其核心目的是提取文本中的关键信息，生成简短、凝练的内容摘要。这不仅有助于用户快速获取信息，还能有效地组织和归纳大量的文本数据。
论文题目：Summarizing Chinese Medical Answer with Graph Convolution Networks and Question-focused Dual Attention
在近日揭晓2018年收录论文名单中，腾讯知文团队有3篇一作长文被录取，我们将对文章进行简要解读，欢迎交流讨论。
NLP是自然语言处理（Natural Language Processing）的缩写，它是计算机科学领域中专注于研究如何使计算机理解、生成和处理人类语言的学科。NLP涉及的技术包括但不限于分词、词性标注、句法分析、语义分析、机器翻译、情感分析、信息抽取、文本生成等。通过NLP，计算机可以处理和分析大量的文本数据，帮助人们更好地理解和应用语言信息。
在当今快节奏的工作环境中，提高工作效率是每个人都追求的目标。随着人工智能技术的发展，ChatGPT作为一种先进的自然语言处理模型，为我们提供了一种全新的工具，可以帮助我们更加高效地完成工作任务。本文将探讨如何利用ChatGPT提升工作效率，包括其基本原理、常见应用场景以及实际操作技巧等方面。
在数字时代，海量的跨媒体数据涌入我们的生活。这些数据涵盖文本、图像、音频和视频等多种形式，为我们提供了更全面的信息视角。本文将深入研究自然语言处理（NLP）在跨媒体分析中的关键作用，探讨其在不同领域的应用、面临的挑战以及未来发展的趋势。
【导读】这篇博文介绍了如何在深度学习框架Keras上实现文本摘要问题，探讨了如何使用编码器-解码器递归神经网络体系结构来解决文本摘要问题，如何实现文本摘要问题的不同的编码器和解码器，博文通俗易懂，专知内容组整理出来，希望大家喜欢。 Encoder-DecoderModels for Text Summarization in Keras 用Keras实现基于Encoder-Decoder的文本自动摘要 作者：Jason Brownlee 译者：专知内容组 ▌文本摘要概述 ---- 文本摘要是从一个源文档中
这篇题为“四川阿坝州九寨沟县发生7.0级地震”的消息约540字，配发了5张图片，内容包括速报参数、震中地形、热力人口、周边村镇、周边县区、历史地震、震中简介、震中天气8个方面，由机器自动编写，用时25
本文介绍的是ICML 2020 论文《PEGASUS: Pre-training with Extracted Gap-sentences for Abstractive Summarization 》，论文作者来自伦敦帝国理工学院和谷歌。
机器之心报道 编辑：陈萍、杜伟 虽然很方便，但遗憾的是，谷歌 Docs 的自动摘要生成功能仅向企业客户开放。希望个人用户也能尽快用到。 对我们很多人来说，每天都需要处理大量的文件。当收到一份新文件时，我们通常希望文件包含一个简要的要点总结，以便用户最快的了解文件内容。然而，编写文档摘要是一项具有挑战性、耗时的工作。 为了解决这个问题，谷歌宣布 Google Docs 现在可以自动生成建议，以帮助文档编写者创建内容摘要。这一功能是通过机器学习模型实现的，该模型能够理解文本内容，生成 1-2 句自然语言文本描
ChatGPT 是一个基于语言模型 GPT-3.5 的聊天机器人，ChatGPT模型是Instruct GPT的姊妹模型（siblingmodel），使用强化学习和人类反馈来更好地使语言模型与人类指令保持一致。
机器之心专栏 作者：图鸭科技 现如今城市生活节奏越来越快，我们每天接收的信息越来越多。在庞大视频信息中，作为用户的我们在看完整视频之前，更想知道视频主题是什么、视频精华信息是哪些，也是基于这种需求，谷阿莫等影视评论者才得到如此多的关注。此时，视频摘要就体现出其价值所在了。 什么是视频摘要？ 视频摘要，就是以自动或半自动的方式，通过分析视频的结构和内容存在的时空冗余，从原始视频中提取有意义的片段/帧。从摘要的技术处理过程来讲，视频摘要一般可以分成两种，静态视频摘要和动态视频摘要。现阶段，我们公司主要致力于静
【导读】专知内容组整理了最近人工智能领域相关期刊的7篇最新综述文章，为大家进行介绍，欢迎查看! 1 ▌深度文本匹配综述 ---- 作者：庞亮 兰艳艳 徐君 郭嘉丰 万圣贤 程学旗 摘要：自然语言理解的许多任务,例如信息检索、自动问答、机器翻译、对话系统、复述问题等等,都可以抽象成文本匹配问题.过去研究文本匹配主要集中在人工定义特征之上的关系学习,模型的效果很依赖特征的设计.最近深度学习自动从原始数据学习特征的思想也影响着文本匹配领域,大量基于深度学习的文本匹配方法被提出,作者称这类模型为深度
ChatGPT发布后，文本生成技术得到飞速发展，大量NLP任务都面临被完全攻克的窘境，尤其是对于缺乏标准答案的「文本摘要」任务来说更是如此。
总第512篇 2022年 第029篇 随着互联网产生的文本数据越来越多，文本信息过载问题日益严重，对各类文本进行一个“降维”处理显得非常必要，而文本摘要就是其中一个重要的手段。 本文首先介绍了经典的文本摘要方法，随后分析了对话摘要的模型，并分享了美团在真实对话摘要场景中面临的挑战。同时基于实际的场景，本文提出了阅读理解的距离监督Span-Level对话摘要方案（已发表在SIGIR 2021），该方法比强基准方法在ROUGE-L指标和BLEU指标上提升了3%左右。 1. 对话摘要技术背景 2. 文本摘要与对
最近几年在人工智能领域中大热的工程技术deep learning，将机器对图像，语音，人类语言的认知能力都提升了不少，前前后后也涌现出不少不仅仅是很cool而且是非常实用的应用，比如人脸识别，猫脸识别，无人车，语义搜索等等。其中，深度学习技术对图像和语音的影响最大，但对人类语言的理解（NLP）做的没有那么那么好。所以，不必太过鼓吹人工智能将会如何如何，民众的期待不应太过接近科幻电影，不然只能换来无尽的失望，从而导致寒冬的来临。 However, I would encourage everyone to t
由于最近需要进行组内的知识分享，因而借此机会将文本摘要的一些基本知识以及本人的一些实践经验做成文稿，一方面用来组内分享，一方面也是总结一下过去在该领域的一些心得体会。因个人的能力所限，本文实质上是对文本摘要的不完全总结，如有未能囊括的知识点，还请同学们多提意见，一起进步。
前言 自然语言处理是文本挖掘的研究领域之一，是人工智能和语言学领域的分支学科。在此领域中探讨如何处理及运用自然语言。 对于自然语言处理的发展历程，可以从哲学中的经验主义和理性主义说起。基于统计的自然语言处理是哲学中的经验主义，基于规则的自然语言处理是哲学中的理性主义。在哲学领域中经验主义与理性主义的斗争一直是此消彼长，这种矛盾与斗争也反映在具体科学上，如自然语言处理。 早期的自然语言处理具有鲜明的经验主义色彩。如1913年马尔科夫提出马尔科夫随机过程与马尔科夫模型的基础就是“手工查频”，具体说就是
让机器像人一样表达和创作是人工智能的重要愿景，实现这一愿景的核心技术领域之一是智能写作。智能写作近年来不仅在技术上发展迅速，在应用中也体现出愈发重要的价值。
左图右图 prompt 基本是一样的，差别只在提示工程这个词是否用中英文表达。我们看到，一词之差，回答质量天壤之别。为了获得理想的模型结果，我们需要调整设计提示词，这也就是所谓的提示工程。
ShowMeAI为斯坦福CS224n《自然语言处理与深度学习(Natural Language Processing with Deep Learning)》课程的全部课件，做了中文翻译和注释，并制作成了GIF动图！视频和课件等资料的获取方式见文末。
随着互联网和大数据的快速发展，自然语言处理（Natural Language Processing，简称NLP）作为人工智能领域的重要分支之一，引起了广泛的关注和研究。Python作为一种功能强大、易于学习和使用的编程语言，已经成为自然语言处理领域最常用的开发语言。
自动文本摘要是在保持关键信息内容和整体含义的同时，生成简洁流畅的摘要的任务。 文本摘要目前大致可以分为抽取式与生成式两种类型：
在这篇博文中，我们介绍了一种全新的 LlamaIndex 数据结构：文档摘要索引。我们描述了与传统语义搜索相比，它如何帮助提供更好的检索性能，并通过一个示例进行了介绍。
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