Transformer大模型实战 文本摘要任务
作者：禅与计算机程序设计艺术 / Zen and the Art of Computer Programming
1. 背景介绍
1.1 问题的由来
随着互联网和数字化时代的到来，每天产生的文本数据量呈爆炸式增长。如何有效地从这些海量的文本数据中提取关键信息，快速获取知识，成为了一个亟待解决的问题。文本摘要任务，作为一种信息提取技术，旨在自动生成文本的简洁、概括的版本，从而帮助用户快速了解文本内容。
1.2 研究现状
近年来，随着深度学习技术的快速发展，文本摘要任务取得了显著的进展。早期的文本摘要方法主要基于规则和模板，如基于关键词的摘要、基于句子抽取的摘要等。然而，这些方法在处理复杂文本和提取深层语义信息方面存在局限性。
近年来，基于深度学习的文本摘要方法逐渐成为主流。其中，基于RNN（递归神经网络）的方法在文本摘要任务中取得了较好的效果。然而，RNN在处理长序列数据时存在梯度消失和梯度爆炸等问题。
为了解决RNN的缺点，研究人员提出了Transformer模型。Transformer模型采用自注意力机制，能够有效地处理长序列数据，并在多种自然语言处理任务中
本文转载自: https://blog.csdn.net/universsky2015/article/details/140676815
版权归原作者 光剑书架上的书 所有， 如有侵权，请联系我们删除。
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