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文本摘要：Transformers在文本摘要中的应用：10.使用

Transformers进行文本摘要的实践

1文本摘要：Transformers在文本摘要中的应用

1.1Transformers模型概述

Transformers模型自2017年被Vaswani等人提出以来，迅速成为自然语言

处理（NLP）领域中的一个革命性架构。它摒弃了传统的循环神经网络（RNN）

和卷积神经网络（CNN）在处理序列数据时的局限性，引入了自注意力机制

（Self-Attention），能够并行处理输入序列，显著提高了训练效率和模型性能。

Transformers的核心组件包括多头注意力（Multi-HeadAttention）和位置编码

（PositionalEncoding），这些机制使得模型能够捕捉到输入序列中不同位置的词

之间的依赖关系，从而在诸如机器翻译、文本分类、情感分析等任务上取得了

卓越的成果。

1.1.1示例代码：使用HuggingFace的Transformers库构建基础的

Transformer模型

fromtransformersimportAutoModel,AutoTokenizer

#加载预训练的Transformer模型和tokenizer

model_name=bert-base-uncased

tokenizer=AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)

model=AutoModel.from_pretrained(model_name)

#示例文本

text=TransformershaverevolutionizedthefieldofNLPbyenablingparallelprocessingofinput

sequences.

#对文本进行编码

inputs=tokenizer(text,return_tensors=pt)

#通过模型进行前向传播

outputs=model(**inputs)

#输出最后的隐藏状态

last_hidden_states=outputs.last_hidden_state

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1.2文本摘要任务简介

文本摘要是指从长篇文档中提取或生成简短的、有代表性的摘要，以帮助

读者快速理解文档的主要内容。文本摘要任务通常分为两类：抽取式摘要

（ExtractiveSummarization）和生成式摘要（AbstractiveSummarization）。抽取

式摘要通过算法从原文中挑选出关键句子或片段，直接组成摘要；而生成式摘

要则需要模型理解原文后，生成新的、简洁的句子来概括原文，这通常需要更

复杂的语言理解和生成能力。

1.2.1示例代码：使用HuggingFace的Transformers库进行生成式摘

要

fromtransformersimportBartForConditionalGeneration,BartTokenizer

#加载预训练的BART模型和tokenizer

model_name=facebook/bart-large-cnn

tokenizer=BartTokenizer.from_pretrained(model_name)

model=BartForConditionalGeneration.from_pretrained(model_name)

#示例文本

text=Inastunningupset,theunderdogteamdefeatedthereigningchampionsinthefinalmatc

hofthetournament.Thematchwasintense,withbothteamsdisplayingexceptionalskillsandstr

ategies.Intheend,itwastheunderdogsperseveranceandteamworkthatledtotheirvictory.

#对文本进行编码

inputs=tokenizer([text],max_length=1024,return_tensors=pt)

#生成摘要

summary_ids=model.generate(inp