【摘 要】
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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.
【机 构】
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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,陕西延安716000
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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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