NLP论文阅读记录 - 2022 | WOS 一种新颖的优化的与语言无关的文本摘要技术

2024-01-15 04:20
文章标签 语言 技术 优化 记录 阅读 论文 2022 文本 一种 nlp 摘要 无关 新颖 wos

本文主要是介绍NLP论文阅读记录 - 2022 | WOS 一种新颖的优化的与语言无关的文本摘要技术，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

文章目录

  • 前言
  • 0、论文摘要
  • 一、Introduction
    • 1.1目标问题
    • 1.2相关的尝试
    • 1.3本文贡献
  • 二.前提
  • 三.本文方法
  • 四 实验效果
    • 4.1数据集
    • 4.2 对比模型
    • 4.3实施细节
    • 4.4评估指标
    • 4.5 实验结果
      • 4.6 细粒度分析
  • 五 总结
  • 思考

前言

在这里插入图片描述

A Novel Optimized Language-Independent Text Summarization Technique（2204）

0、论文摘要

大量文本数据以多种语言以电子方式呈现。这些文本将齿轮导向信息冗余。消除这种冗余并减少这些数据的读取时间至关重要。因此，我们需要一种计算机化的文本摘要技术来从具有相关主题的文本文档组中提取相关信息。
本文提出了一种与语言无关的提取摘要技术。所提出的技术提出了一种基于聚类的优化技术。聚类技术确定文本的主要主题，而所提出的优化技术则最大限度地减少冗余并最大化重要性。
使用英语的 BillSum 数据集、德语和俄语的 MLSUM 以及阿拉伯语的 Mawdoo3 来设计和评估实验。使用 ROUGE 指标评估实验。结果表明，与其他依赖于语言和独立于语言的摘要技术相比，所提出的技术是有效的。我们的技术为所有使用的数据集实现了更好的 ROUGE 指标。
对于使用所有三个目标的所有数据集，该技术平均实现了 Rouge-1 41.9%、Rouge-2 18.7%、Rouge-3 39.4% 和 Rouge-4 16.8% 的 F 测量。我们的系统还表现出 26.6%、35.5%、34.65% 和 31.54% w.r.t. 的改进。最近的模型在 ROUGE 度量评估方面对 BillSum 的总结做出了贡献。我们的模型的性能高于对比模型，特别是在二元匹配的 ROUGE_2 的度量结果中。

一、Introduction

1.1目标问题

大量不同语言的电子数据增加了从中挖掘有用信息的难度。人们很难阅读如此庞大的文章信息。因此，有必要采用计算机化的摘要技术来推断重要的内容。并迅速突出信息。计算机摘要技术已应用于不同领域，例如网页和在线表格。例如，[1] 中的作者建议使用文本标记提取来改善搜索结果。 [2] 中的作者提出了一种用于媒体分析的文本标记提取方法。与语言无关的摘要提取器是语言分析应用程序。它们的目标是从单个或多文本文档生成较短的文本，同时保持含义。摘要技术可以根据输入、语言、方法或输出进行分类，如图 1 所示[3,4]。可以对单个文本文档或多文本文档的输入进行摘要。在多文本文档摘要中使用一组相关的文本文档。单文本文档源不会显示不一致，但是，在多文本文档源中可能会发现冲突和冗余。因此，多文本文档源摘要比单源文本文档更困难[3-5]。此外，摘要输出可以是非特定的，讨论一个巨大的社区，也可以是基于文本标记的，强调与文本标记相关的特定主题。这对于将该技术分类为指示性过程非常重要[3,4]。
摘要过程也可以定义为提取式，其中摘要输出是通过根据语言特征和统计方面选择主要短语来生成基于加权和的解决方案[3-8]。而摘要依赖于使用自然语言处理技术分析文本语义来生成掌握源文本文档中主要思想的新短语[3,4]。摘要概要更易于理解，类似于人类所做的摘要，但它们需要对源文本有深刻的了解，并且还需要解析器和文本生成器[6,7]。深度学习和迁移学习可以用于抽象概括。深度学习通常可以产生良好的结果。提取摘要利用预定义的特征选择重要的短语。然后组合所选短语以产生摘要输出。在多文本文档中，由于从多个文本文档中挖掘短语，因此出现了冗余问题。在这种情况下必须处理冗余。此外，受限摘要需要选择最佳的摘要输出，而不是杰出的短语。因此，多文本文档摘要将导致全局优化需求[8-10]。

1.2相关的尝试

1.3本文贡献

总之，我们的贡献如下：
1.本文提出了一种与语言无关的提取摘要技术。
2.所提出的技术提出了一种基于聚类的优化技术。
3. 聚类技术确定文本的主要主题，而所提出的优化技术则最大限度地减少冗余并最大化重要性。
4. 针对不同语言设计并评估实验，以证明模型的独立特征。
5. 在英语、德语、俄语和阿拉伯语语言的数据集上进行实验。

二.前提

三.本文方法

四 实验效果

4.1数据集

4.2 对比模型

4.3实施细节

4.4评估指标

4.5 实验结果

4.6 细粒度分析

五 总结

总之，我们将多语言无关的文本摘要过程制定为目标优化过程（同时最大化多个目标）。该模型采用四个阶段：第一阶段是预处理过程，然后进行特征提取和聚类，最后一个阶段是多目标同时优化。通过标记化、停用词去除和规范化等预处理，以统一的形式对句子进行建模。选择统计特征并将其用于每个短语的重要性评分。相关文档的主题是使用质心聚类来定义的。最后一个阶段使用多目标优化进化方法生成最佳摘要，最大化重要性并最小化冗余。结果通过测量 ROUGE 指标验证了我们的模型相对于最先进模型的有效性。我们仍然有一些限制，如下：（i）句子分数是通过实验计算的，可以通过遗传算法计算，以及（ii）我们没有包括输出的一致性，我们可以将其包括到要优化的目标中。

思考

这篇关于NLP论文阅读记录 - 2022 | WOS 一种新颖的优化的与语言无关的文本摘要技术的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！


http://www.chinasem.cn/article/607621。

相关文章

Vue3 的 shallowRef 和 shallowReactive：优化性能

Vue3 的 shallowRef 和 shallowReactive：优化性能

大家对 Vue3 的 ref 和 reactive 都很熟悉，那么对 shallowRef 和 shallowReactive 是否了解呢？ 在编程和数据结构中，“shallow”（浅层）通常指对数据结构的最外层进行操作，而不递归地处理其内部或嵌套的数据。这种处理方式关注的是数据结构的第一层属性或元素，而忽略更深层次的嵌套内容。 1. 浅层与深层的对比 1.1 浅层（Shallow） 定义
阅读更多...
HDFS—存储优化（纠删码）

HDFS—存储优化（纠删码）

纠删码原理 HDFS 默认情况下，一个文件有3个副本，这样提高了数据的可靠性，但也带来了2倍的冗余开销。 Hadoop3.x 引入了纠删码，采用计算的方式，可以节省约50％左右的存储空间。 此种方式节约了空间，但是会增加 cpu 的计算。 纠删码策略是给具体一个路径设置。所有往此路径下存储的文件，都会执行此策略。 默认只开启对 RS-6-3-1024k
阅读更多...
使用opencv优化图片（画面变清晰）

使用opencv优化图片（画面变清晰）

文章目录 需求影响照片清晰度的因素 实现降噪测试代码 锐化空间锐化Unsharp Masking频率域锐化对比测试 对比度增强常用算法对比测试 需求 对图像进行优化，使其看起来更清晰，同时保持尺寸不变，通常涉及到图像处理技术如锐化、降噪、对比度增强等 影响照片清晰度的因素 影响照片清晰度的因素有很多，主要可以从以下几个方面来分析 1. 拍摄设备 相机传感器：相机传
阅读更多...
JAVA智听未来一站式有声阅读平台听书系统小程序源码

JAVA智听未来一站式有声阅读平台听书系统小程序源码

智听未来，一站式有声阅读平台听书系统 🌟 开篇：遇见未来，从“智听”开始 在这个快节奏的时代，你是否渴望在忙碌的间隙，找到一片属于自己的宁静角落？是否梦想着能随时随地，沉浸在知识的海洋，或是故事的奇幻世界里？今天，就让我带你一起探索“智听未来”——这一站式有声阅读平台听书系统，它正悄悄改变着我们的阅读方式，让未来触手可及！ 📚 第一站：海量资源，应有尽有 走进“智听
阅读更多...
【专题】2024飞行汽车技术全景报告合集PDF分享（附原数据表）

【专题】2024飞行汽车技术全景报告合集PDF分享（附原数据表）

原文链接： https://tecdat.cn/?p=37628 6月16日，小鹏汇天旅航者X2在北京大兴国际机场临空经济区完成首飞，这也是小鹏汇天的产品在京津冀地区进行的首次飞行。小鹏汇天方面还表示，公司准备量产，并计划今年四季度开启预售小鹏汇天分体式飞行汽车，探索分体式飞行汽车城际通勤。阅读原文，获取专题报告合集全文，解锁文末271份飞行汽车相关行业研究报告。 据悉，业内人士对飞行汽车行业
阅读更多...
MySQL高性能优化规范

MySQL高性能优化规范

前言：      笔者最近上班途中突然想丰富下自己的数据库优化技能。于是在查阅了多篇文章后，总结出了这篇！ 数据库命令规范 所有数据库对象名称必须使用小写字母并用下划线分割 所有数据库对象名称禁止使用mysql保留关键字（如果表名中包含关键字查询时，需要将其用单引号括起来） 数据库对象的命名要能做到见名识意，并且最后不要超过32个字符 临时库表必须以tmp_为前缀并以日期为后缀，备份
阅读更多...
科研绘图系列：R语言扩展物种堆积图（Extended Stacked Barplot）

科研绘图系列：R语言扩展物种堆积图（Extended Stacked Barplot）

介绍 R语言的扩展物种堆积图是一种数据可视化工具，它不仅展示了物种的堆积结果，还整合了不同样本分组之间的差异性分析结果。这种图形表示方法能够直观地比较不同物种在各个分组中的显著性差异，为研究者提供了一种有效的数据解读方式。 加载R包 knitr::opts_chunk$set(warning = F, message = F)library(tidyverse)library(phyl
阅读更多...
透彻！驯服大型语言模型（LLMs）的五种方法，及具体方法选择思路

透彻！驯服大型语言模型（LLMs）的五种方法，及具体方法选择思路

引言 随着时间的发展，大型语言模型不再停留在演示阶段而是逐步面向生产系统的应用，随着人们期望的不断增加，目标也发生了巨大的变化。在短短的几个月的时间里，人们对大模型的认识已经从对其zero-shot能力感到惊讶，转变为考虑改进模型质量、提高模型可用性。 「大语言模型(LLMs)其实就是利用高容量的模型架构（例如Transformer）对海量的、多种多样的数据分布进行建模得到，它包含了大量的先验
阅读更多...
AI hospital 论文Idea

AI hospital 论文Idea

一、Benchmarking Large Language Models on Communicative Medical Coaching: A Dataset and a Novel System论文地址含代码 大多数现有模型和工具主要迎合以患者为中心的服务。这项工作深入探讨了LLMs在提高医疗专业人员的沟通能力。目标是构建一个模拟实践环境，人类医生（即医学学习者）可以在其中与患者代理进行医学
阅读更多...
金融业开源技术 术语

金融业开源技术 术语

金融业开源技术  术语 1  范围 本文件界定了金融业开源技术的常用术语。 本文件适用于金融业中涉及开源技术的相关标准及规范性文件制定和信息沟通等活动。
阅读更多...

Copyright China编程 23002807@qq.com

沪ICP备2023033072号-2