Demo đồ án master class - bài toán tóm tắt văn bản theo cách tiếp cận abstractive và extractive скачать в хорошем качестве

Demo đồ án master class - bài toán tóm tắt văn bản theo cách tiếp cận abstractive và extractive

Demo Abstractive and Extractive Text summarization Bài toán tóm tắt văn bản là một lĩnh vực quan trọng trong xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP), có thể được chia thành hai loại chính: tóm tắt trích xuất (extractive summarization) và tóm tắt trừu tượng (abstractive summarization). Trong tóm tắt trích xuất, mục tiêu là tạo ra một bản tóm tắt của văn bản gốc bằng cách chọn ra các đoạn văn bản quan trọng nhất từ văn bản gốc, mà không thay đổi nội dung của chúng. Việc lựa chọn các đoạn văn bản quan trọng này thường được thực hiện bằng cách sử dụng các thuật toán máy học, như phân tích từ khóa và đếm tần suất xuất hiện của từng từ trong văn bản. Trong tóm tắt trừu tượng, mục tiêu là tạo ra một bản tóm tắt ngắn gọn và dễ hiểu của văn bản gốc bằng cách tóm tắt lại ý nghĩa chung của nó. Việc tạo ra tóm tắt trừu tượng yêu cầu một mức độ hiểu biết sâu rộng về ngôn ngữ và nội dung của văn bản, do đó nó thường được thực hiện bằng cách sử dụng các thuật toán học máy phức tạp như mạng nơ-ron hồi quy (recurrent neural network) và mô hình ngôn ngữ (language model). #NLP #huggingface #TextSummarization #ExtractiveSummarization #AbstractiveSummarization #T5Model #Bert #Seq2Seq