典型文献
文本摘要模型的研究进展
文献摘要：
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,文本摘要便是其中一个重要的手段,也是人工智能领域研究的热点和难点之一.文本摘要旨在将文本或文本集合转换为包含关键信息的简短摘要.近年来语言模型的预处理提高了许多自然语言处理任务的技术水平,包括情感分析、问答、自然语言推理、命名实体识别和文本相似性、文本摘要.本文梳理文本摘要以往的经典方法和近几年的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整理,最后总结文本摘要目前面临的挑战与发展趋势.
文献关键词：
数据集;文本摘要;预训练模型
中图分类号：
作者姓名：
张紫芸;王文发;马乐荣;丁苍峰
作者机构：
延安大学数学与计算机科学学院,陕西延安716000
文献出处：
引用格式：
[1]张紫芸;王文发;马乐荣;丁苍峰-.文本摘要模型的研究进展)[J].计算机与现代化,2022(06):56-66
A类：
B类：
文本摘要,文本数据,文本信息,信息过载,过载问题,日益严重,人工智能领域,要旨,关键信息,简短,语言模型,自然语言处理,情感分析,问答,自然语言推理,命名实体识别,文本相似性,经典方法,挑战与发展,预训练模型
AB值：
0.301197
相似文献
机标中图分类号，由域田数据科技根据网络公开资料自动分析生成，仅供学习研究参考。
