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12月 28, 2020 グレゴリー・エリアス

チュートリアルはじめに 要約化は、自然言語処理における長年の課題である。文書の最も重要な情報を保持しながら短いバージョンを生成するには、重複する情報を避けながら重要なポイントを正確に抽出できるモデルが必要である。幸いなことに、Transformerモデルや言語モデルのプリトレーニングなど、最近の自然言語処理における研究が要約の最先端を進んでいる。本稿では、Text Summarization with Pretrained Encoders (Liu et al., 2019)から、抽出的要約のためのBERTの単純な変形であるBERTSUMを探求する。そして、抽出的要約のための...